京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS与R如何连接Oracle、DB2
职业是数据分析师,近2年给商业银行做数据分析和数据挖掘。在商业银行中,数据库多用Oracle和DB2,分析工具多使用SAS和R。如何将分析工具SAS、R与数据库Oracle、DB2建立连接,是数据分析和数据挖掘的第一步。本文聚焦“连接”这个主题,分析了四种不同的“相互连接”情况。
一、SAS与Oracle连接
(一)方式1:直接连接
第一步:先找到tnsnames.ora(配置文件),一般存在放在:app\orcl\product\12.1.0\dbhome_1\NETWORK\ADMIN下。查看红色部分,
ORCL =
(DESCRIPTION =
(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = localhost)(PORT = 1521))
(CONNECT_DATA =
(SERVER = DEDICATED)
(SERVICE_NAME = orcl)
)
)
'orcl'就是数据库的一个TNS service name。
第二步:打开SAS basic。有两种方式在SAS中新建逻辑库,从而将SAS与oracle连接:
1、使用libname命令:
libname orclib oralcle user='c##liulihua' pw='liulihua21' path='orcl';
备注:(1)oralib是新建SAS逻辑库的名称,可以自由命名;(2)oracle是关键字,不能改;(3)user和pw就是登录oracle数据库的用户名和密码;(4)'orcl'就是上面的TNS service name。
查看下连接效果:在SAS的左边的“SAS资源管理器—逻辑库—当前逻辑库"中,看到了orclib,说明连接成功。
查看数据的情况:
data cust_asset_info;
set orclib.cust_asset_info;
drop is_marriage etl_dt;/*丢弃两个变量*/
run;
proc print data=cust_asset_info;/*输出结果*/
run;
如果需要断开连接,删除逻辑库就成,在SAS编辑器中输入如下命令即可:libname orclib; 。
2、使用菜单栏:
在“SAS——工具——新建逻辑库”。输入相应的逻辑库名称,选择引擎,输入用户名、密码、TNS service name等,就能实现跟上面libname命令一样的效果。
(二)方式2:通过ODBC。分两步:
第一步:配置ODBC。
在“控制面板——管理工具——数据源(ODBC)——用户DSN”,点击右边的“添加”,选择“Oralce in OraDB12Home1”,如下图,点击“完成”。
再选择右边的“配置”,如下图:
备注:(1)Data Source Name(数据源名称),自己随意填写;(2)TNS Service Name就是上面的 orcl,不能是别的;(3)User ID就是登录oralce数据库的用户名。将上面三项填写完了后,点击右边的“Test Connection”,输入完登录密码后,就会提示连接成功。
第二步:用ODBC将SAS与Oracle连接。也有两种方式:
1、使用libname命令:
libname mylib odbc user='c##liulihua' pw='liulihua21' datasrc='oracle';
与上面libname的命令有两点不同:(1)逻辑库mylib后面是odbc,不是oracle;(2)datasrc是数据源名称,是上面配置的oracle,不是orcl。
2、使用菜单栏:
在“SAS——工具——新建逻辑库”中,输入新建逻辑库的名称,选择引擎ODBC、数据源,输入用户名和密码后,就将SAS与Oracle连接上了。
ODBC
小结:SAS与oracle数据库连接有两种方式:直接连接和使用ODBC。而每一种方式下,都可以通过使用libname命令和菜单栏两种方式来新建逻辑库,从而实现SAS与oracle的连接。
二、R语言与Oracle连接
目前R语言连接Oracle,主要通过RODBC包来实现,分两步来实现:
第一步:配置ODBC。
方式见本文一(二)部分,配置完成后的界面如下:
第二步:使用RODBC包。
install.packages("RODBC") ##下载程序包
library(RODBC) ##加载程序包
##创建数据库连接,填写用户名和密码,此处的oracle为上图中配置的数据源名称
myconn<- odbcConnect("oracle",uid="c##liulihua",pwd="liulihua21")
##访问cust_asset_info表
asset<- sqlQuery(myconn,"select * from cust_asset_info")
head(asset)
##关闭数据库连接
close(myconn)
运行完成后,输出的结果如下:
三、SAS与DB2连接
目前SAS连接DB2的主要方式也是通过ODBC。
第一步:配置ODBC。
在“控制面板——管理工具——数据源(ODBC)——用户DSN”,点击右边的“添加”,选择“IBM DB2 ODBC DRIVER - DB2COPY1”,如下图,点击“完成”。
再选择右边的“配置”,输入相应的数据源名称、用户名后,点击“Test Connection”,测试成功后,配置完成后界面如下:
第二步:连接。有菜单栏和使用libname命令两种方式:
1、使用libname命令来连接:
libname icrmapp db2 user='db2_llh' pw='liulihua21' datasrc='ICRM' schema='ADMINISTRATOR' ;
备注:(1)icrmapp是新建的逻辑库名称,自己随意命名;(2)db2是关键字;(3)user和pw是登录DB2的用户名和密码;(4)datasrc是上图中配置ODBC的数据库源名称;(5) schema是在数据库中存放数据的模式名。
2、通过菜单栏的方式建立连接:
在“SAS——工具——新建逻辑库”中,输入相应的逻辑库名称、数据源名称、用户名、密码等,点击“完成”即可。
如此就将SAS与DB2连接上了,可以在逻辑库icrmapp中查看、修改DB2的数据了。
四、R语言与DB2连接
方式同与oracle连接一样,先配置好ODBC,再使用RODBC连接。
##R语言连接DB2数据库
library(RODBC) #加载程序包
##创建数据库连接,填写用户名和密码,此处的icrm为上图中配置的数据源名称icrm
connect<-odbcConnect("icrm",uid="db2_llh",pwd="liulihua21")
##读取cust_asset_info表
asset2<- sqlQuery(connect,"select * from cust_asset_info")
head(asset2)
##关闭数据库连接
close(connect)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06