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表Oracle中Dept表的发掘之旅(oracle中的dept)

Oracle 之旅 发掘 DEPT
2023-06-13 09:11:59 时间

表Oracle中Dept表的发掘之旅

在Oracle数据库中,Dept表是一个具有重要意义的表,它包含了公司组织架构中的部门信息。通过对该表进行数据挖掘,可以获取到有关公司组织架构的各种信息,如部门数量、员工人数、薪资等等,从而帮助管理者更好地了解公司的整体情况。本篇文章将介绍在Oracle数据库中如何发掘Dept表中的有用信息。

我们需要了解一下Dept表的结构。该表包含了三个字段,分别为deptno、dname和loc。其中,deptno表示部门编号,是该表中的主键;dname表示部门名称;loc表示部门所在地。

连接数据库

在进行数据挖掘之前,我们需要连接到Oracle数据库。可以使用Python中的cx_Oracle库来实现连接。

`python

import cx_Oracle

#连接数据库

dsn = cx_Oracle.makedsn( localhost ,1521, xe ) #填写连接信息:主机名、端口号、数据库名称

conn = cx_Oracle.connect(user= 用户名 ,password= 密码 ,dsn=dsn)


查询Dept表中的所有记录
接下来,我们可以使用游标对象来执行SQL查询语句,从而获取Dept表中的所有记录,代码如下:
```python#获取游标对象
cursor = conn.cursor()
#查询Dept表中的所有记录sql = "select * from dept"
cursor.execute(sql)
#获取查询结果result = cursor.fetchall()
#打印查询结果for row in result:
print(row)

以上代码将返回Dept表中的所有记录。如果需要对结果进行进一步筛选和处理,可以使用Python中的pandas库。

获取部门数量

为了了解公司组织架构的整体情况,我们首先需要知道公司部门的数量。可以通过执行SQL查询语句来获取该信息,代码如下:

`python

#查询部门数量

sql = select count(*) from dept

cursor.execute(sql)

result = cursor.fetchall()

#打印查询结果

print( 公司部门数量为: ,int(result[0][0]))


以上代码将返回公司部门数量。如果需要进一步了解公司各个部门的信息,可以按照部门编号对Dept表进行排序,代码如下:
```python#按照部门编号排序
sql = "select * from dept order by deptno"cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
#打印查询结果print("公司部门信息为:")
for row in result: print(row)

获取员工人数

除了了解公司部门数量之外,我们还需要知道公司的员工人数。可以通过连接Emp表和Dept表来获取该信息,代码如下:

`python

#连接Emp表和Dept表

sql = select count(*) from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno

cursor.execute(sql)

result = cursor.fetchall()

#打印查询结果

print( 公司员工人数为: ,int(result[0][0]))


以上代码将返回公司员工人数。如果需要了解不同部门的员工人数,可以进一步对结果进行处理。
获取部门平均工资
除了了解公司部门数量和员工人数之外,我们还需要了解公司不同部门的薪资情况。可以通过连接Emp表和Dept表,并结合SQL聚合函数来求解部门平均工资,代码如下:
```python#连接Emp表和Dept表,求解部门平均工资
sql = "select dept.dname,avg(emp.sal) from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno group by dept.dname order by dept.dname"cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
#打印查询结果print("公司各部门平均工资为:")
for row in result: print(row[0]+":",row[1])

以上代码将返回公司各部门平均工资。

总结

通过对Dept表进行数据挖掘,我们可以获取到有关公司组织架构的重要信息,包括部门数量、员工人数、薪资情况等等,这对于管理者了解公司整体情况非常有帮助。在获取这些信息的过程中,我们使用了Python中的cx_Oracle库和pandas库,帮助我们连接Oracle数据库并进行数据处理。


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