SQLAlchemy获取列名大小写不一致问题的原因与解决方法

这个问题是三层逻辑共同导致的：

1. 建表语句用双引号包裹了所有列名，DB2会严格保留定义时的大写格式存储列元数据，所有列在数据库侧实际都是大写命名。
2. SQLAlchemy的DB2方言默认会对结果集返回的普通列名做小写归一化处理，所以非特殊列TRANSACTION_SK、JOBNAME会被转成小写返回。
3. 查询的TRANSACTION列名是DB2的内置保留关键字，ibm_db驱动返回这类命中保留字的列时，游标元数据的标记和普通列不同，会绕过SQLAlchemy的小写归一化逻辑，直接返回数据库侧存储的原始大写值，最终就出现了列名大小写混杂的情况。

按落地成本从低到高选择即可：

• 兜底方案：pandas读取完数据后统一转换列名大小写，一行代码解决所有场景的大小写不一致问题，不需要改连接配置也不需要改SQL：

data_df = pd.read_sql(sql, db2_engine)
# 统一转小写，需要全大写就替换为str.upper()
data_df.columns = data_df.columns.str.lower()

• 驱动层统一方案：创建数据库连接引擎时，通过连接参数指定ibm_db驱动统一返回固定大小写的列名，从根源避免不同逻辑处理列名导致的不一致，设置ATTR_CASE=1会让驱动直接返回全小写列名，设置ATTR_CASE=0返回全大写列名：

db2_engine = create_engine(
    conn_string,
    connect_args={"ATTR_CASE": 1}
)

• SQL层显式指定方案：写查询语句时给所有列显式定义统一大小写的别名，完全绕开驱动和ORM层的列名处理逻辑，返回结果完全和书写的别名一致：

SELECT 
    TRANSACTION_SK AS transaction_sk,
    JOBNAME AS jobname,
    TRANSACTION AS transaction
FROM TEST.DIM_TRANSACTION

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel Lema