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本文实例讲述了python实现Oracle查询分组的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

1.分组的概念:

关键字:group by子句

结论:在select列表中如果出现了聚合函数,不是聚合函数的列,必须都要定义到group by子句的后面

需求:

查询公司各个部门的平均工资?

select department_id,avg(salary)

from employees

group by department_id;

需求提升:

查询公司各个部门不同工种的平均工资?

select department_id,job_id,avg(salary)

from employees

group by department_id,job_id;

2.having子句:

作用:用来过滤包含聚合函数的相关信息(数据)

位置:

可以再group by前也可以再 group by后面(比较随意)

需求:

查询40、60、80号部门中平均工资大于6000的部门信息?

以下代码实现有问题的:报错了!!

报错原因:如果需要对于聚合函数进行过滤不能使用where子句,

需要使用having子句来实现...

select department_id,avg(salary)

from employees

where avg(salary) > 6000 and department_id in(40,60,80)

group by department_id;

代码修改如下:

select department_id,avg(salary)

from employees

where department_id in(40,60,80)

having avg(salary) > 6000

group by department_id

order by department_id desc;

附:Python连接与查询oracle数据库示例:

import cx_Oracle
conn = cx_Oracle.connect('scott/tiger@localhost:1521/orcl')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT ENAME FROM EMP")
row = cursor.fetchone()
print row[0],

cursor.close()
conn.close()


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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

标签:
python,Oracle,查询分组

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。