Linux下pandas.read_sql查询MS SQL时查询串超274字符卡住问题求助

• 升级/替换ODBC驱动版本
  ODBC Driver 17 for SQL Server的部分小版本存在Linux环境下长查询字符串处理的已知bug，你可以尝试升级到ODBC Driver 18 for SQL Server，或回退到17.3及以下的稳定版本，Ubuntu环境下可直接通过微软官方源安装对应版本。
• 升级unixODBC组件
  Ubuntu默认源携带的unixODBC版本通常较低，存在和高版本SQL Server ODBC驱动兼容的问题，执行以下命令升级到最新版：
  sudo apt update && sudo apt install unixodbc unixodbc-dev -y
  升级后可以通过odbcinst -j验证配置路径是否正确。
• 修改ODBC驱动全局配置
  编辑/etc/odbcinst.ini文件，找到[ODBC Driver 17 for SQL Server]配置块，追加以下参数：

TDS_Version = 7.4
BufferSize = 65535
AnsiNPW = Yes

配置完成后需要重启Python进程生效。

• 调整pandas调用方式
  不要直接将连接字符串传给pandas.read_sql()，优先通过pyodbc创建显式连接对象，同时开启自动提交参数，示例代码如下：

import pandas as pd
import pyodbc

# 连接时开启autocommit
conn = pyodbc.connect('<你的连接串>', autocommit=True)
# 先清理查询字符串首尾的空白字符
query = 'SELECT TOP 10 * FROM 你的schema.你的表.你的字段'.strip()
df = pd.read_sql(query, conn)
conn.close()

如果仍有问题，可以改用SQLAlchemy封装连接：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import urllib

quoted_con_str = urllib.parse.quote_plus('<你的连接串>')
engine = create_engine(f'mssql+pyodbc:///?odbc_connect={quoted_con_str}')
query = 'SELECT TOP 10 * FROM 你的schema.你的表.你的字段'.strip()
df = pd.read_sql(query, engine)
engine.dispose()

• 清理查询字符串格式
  如果你的查询字符串包含大量换行、冗余空格，先做格式化处理，移除不必要的空白字符，避免触发驱动的缓冲区溢出类bug。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artin Zamani