京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言—连接Oracle数据库
本教程会讲解两种方法,第一种方法较为简单,且中文不容易出现乱码。第二种方法,较为复杂,和java的jdbc连接数据库操作类似。
操作环境:
系统:windows10 64位
数据库:Oracle11g 用户名:testuser
案例用表:emp
R语言版本:3.4.0 64位
RStudio版本:1.0.143
方法一(推荐):
1.设置"ODBC数据源(64位)"

图1:控制面板>管理工具>ODBC数据源(64位)

图2:有些设置,自己要记得,红字中的代码会用到。
2.代码部分
> library(RODBC) ##加载RODBC包,没有成功的请先下载安装install.packages("RODBC")
> con<-odbcConnect("oracle",uid="testuser",pwd="testuser",believeNRows=FALSE) ##建立Oracle连接
> emp1<-sqlQuery(con,"select * from EMP") ##sqlQuery可带查询语句
> sqlFetch(con,'EMP') ##sqlFetch可根据表名,获取Oracle中的表(注意,这里表名在单引号中,双引号会报错)
> odbcClose(con) ##关闭连接
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 800 NA 20
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 1600 300 30
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 1250 500 30
····
方法一结束!!!
方法二:
1.将驱动"ojdbc6_g.jar"放到R的工作空间中,不知道R工作空间的可以通过在RStudio中输入"getwd()"查看路径。

图3:"ojdbc6_g.jar"文件在Oracle11g的目录中能找到,无需下载
2.代码部分
> library(RJDBC) ##加载"RJDBC"包,如果失败了。请安装该包install.packages("RJDBC")
> drv<-JDBC("oracle.jdbc.driver.OracleDriver","ojdbc6_g.jar", identifier.quote="\"") ##java中JDBC的套路
> conn<-dbConnect(drv,"jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl","testuser","testuser") ##建立一个连接
> EMP<-dbReadTable(conn,'EMP') ##根据连接和表名获取Oracle中的表
> table1<-dbGetQuery(conn,"select * from EMP") ##根据sql记录获取Oracle中表的数据
> head(EMP,3) ##查看前三行
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 00:00:00 800 NA 20
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 00:00:00 1600 300 30
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 00:00:00 1250 500 30
> head(table1,3) ##查看前三行
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
1 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 00:00:00 800 NA 20
2 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981-02-20 00:00:00 1600 300 30
3 7521 WARD SALESMAN 7698 1981-02-22 00:00:00 1250 500 30
> names(table1)=iconv(names(table1),"UTF-8","GBK") ##若是表中列名为中文,读取时出现乱码,可用这句来搞定乱码情况
方法二结束!!!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03