ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询，ip2region.db数据库只有数MB，供应了java,php,c,python,nodejs,golang,c#等查询绑定和Binary,B树,内存三种查询算法。

Ip2region特性99.9%准确率

数据聚合了一些有名ip到地名查询供应商的数据，这些是他们官方的的准确率，经测试其实比经典的纯洁IP定位准确一些。
ip2region的数据聚合自以下做事商的开放API或者数据(升级程序每秒要求次数2到4次): 01, >80%, 淘宝IP地址库, http://ip.taobao.com/ 02, ≈10%, GeoIP, https://geoip.com/ 03, ≈2%, 纯洁IP库, http://www.cz88.net/ 备注：如果上述开放API或者数据都不给开放数据时ip2region将停滞数据的更新做事。

标准化的数据格式

每条ip数据段都固定了格式：

000php开源推举一个不错的离线IP地址定位库 Python

_城市Id|国家|区域|省份|城市|ISP_

只有中国的数据精确到了城市，其他国家有部分数据只能定位到国家，后前的选项全部是0，已经包含了全部你能查到的大大小小的国家（请忽略前面的城市Id，个人项目需求）。

体积小

包含了全部的IP，天生的数据库文件ip2region.db只有几MB，最小的版本只有1.5MB，随着数据的详细度增加数据库的大小也逐步增大，目前还没超过8MB。

查询速率快

全部的查询客户端单次查询都在0.x毫秒级别，内置了三种查询算法

memory算法：全体数据库全部载入内存，单次查询都在0.1x毫秒内，C措辞的客户端单次查询在0.00x毫秒级别。
binary算法：基于二分查找，基于ip2region.db文件，不须要载入内存，单次查询在0.x毫秒级别。
b-tree算法：基于btree算法，基于ip2region.db文件，不须要载入内存，单词查询在0.x毫秒级别，比binary算法更快。

任何客户端b-tree都比binary算法快，当然memory算法固然是最快的！

多查询客户真个支持

已经集成的客户端有：java、C#、php、c、python、nodejs、php扩展(php5和php7)、golang、rust、lua、lua_c, nginx。

binding描述开拓状态binary查询耗时b-tree查询耗时memory查询耗时cANSC c binding已完成0.0x毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒c#c# binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.1x毫秒golanggolang binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.1x毫秒javajava binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.1x毫秒lualua实现的binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.x毫秒lua_clua的c扩展已完成0.0x毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒nginxnginx的c扩展已完成0.0x毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒nodejsnodejs已完成0.x毫秒0.x毫秒0.1x毫秒phpphp实现的binding已完成0.x毫秒0.1x毫秒0.1x毫秒php5_extphp5的c扩展已完成0.0x毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒php7_extphp7的c扩展已完成0.0毫秒0.0x毫秒0.00x毫秒pythonpython bindng已完成0.x毫秒0.x毫秒0.x毫秒rustrust binding已完成0.x毫秒0.x毫秒0.x毫秒

ip2region快速测试

请参考每个binding下的README解释去运行cli测试程序，例如C措辞的demo运行如下：

cdbinding/c/gcc-g-O2testSearcher.cip2region.c./a.out../../data/ip2region.db

会看到如下cli界面：

initializingB-tree...+----------------------------------+|ip2regiontestscript||Author:chenxin619315@gmail.com||Type'quit'toexitprogram|+----------------------------------+p2region>>101.105.35.572163|中国|华南|广东省|深圳市|鹏博士in0.02295millseconds

输入IP地址开始测试，第一次会轻微有点慢，在运行命令后面接入binary,memory来考试测验其他算法，建议利用b-tree算法，速率和并发需求的可以利用memory算法，详细集成请参考不同binding下的测试源码。

ip2region安装

详细请参考每个binding下的README文档和测试demo，以下是一些可用的快捷安装办法：

maven仓库地址

<dependency><groupId>org.lionsoul</groupId><artifactId>ip2region</artifactId><version>1.7.2</version></dependency>nodejs

npminstallnode-ip2region--savenuget安装

Install-PackageIP2Regionphp composer

#插件来自：https://github.com/zoujingli/ip2regioncomposerrequirezoujingli/ip2regionip2region 并发利用全部binding的各个search接口都不是线程安全的实现，不同线程可以通过创建不同的查询工具来利用，并发量很大的情形下，binary和b-tree算法可能会打开文件数过多的缺点，请修正内核的最大许可打开文件数(fs.file-max=一个更高的值)，或者利用持久化的memory算法。
memorySearch接口，在发布工具提高行一次预查询(实质上是把ip2region.db文件加载到内存)，可以安全用于多线程环境。
ip2region.db的天生

从1.8版本开始，ip2region开源了ip2region.db天生程序的java实现，供应了ant编译支持，编译后会得到以下提到的dbMaker-{version}.jar，对付须要研究天生程序的或者变动自定义天生配置的请参考${ip2region_root}/maker/java内的java源码。

从ip2region 1.2.2版本开始里面提交了一个dbMaker-{version}.jar的可以实行jar文件，用它来完成这个事情：

确保你安装好了java环境（不玩Java的童鞋就自己谷歌找找拉，临时用一用，几分钟的事情）cd到${ip2region_root}/maker/java，然后运行如下命令：

java-jardbMaker-{version}.jar-src文本数据文件-region地域csv文件[-dst天生的ip2region.db文件的目录]#文本数据文件：db文件的原始文本数据文件路径，自带的ip2region.db文件便是/data/ip.merge.txt天生而来的，你可以换本钱身的或者变动/data/ip.merge.txt重新天生#地域csv文件：该文件目的是方便配置ip2region进行数据关系的存储，得到的数据包含一个city_id，这个直策应用/data/origin/global_region.csv文件即可# ip2region.db文件的目录：是可选参数，没有指定的话会在当前目录天生一份./data/ip2region.db文件获取天生的ip2region.db文件覆盖原来的ip2region.db文件即可默认的ip2region.db文件天生命令:

cd${ip2region_root}/java/java-jardbMaker-1.2.2.jar-src./data/ip.merge.txt-region./data/global_region.csv#会看到一大片的输出

末了

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