如何用Django 2.0对接遗留MS SQL Server？django-pyodbc-azure暂不支持

我之前正好处理过Django 2.0对接遗留MS SQL Server的场景，给你几个经过实践验证的替代方案：

1. 使用 django-mssql-backend（首推） #

这个库是从django-pyodbc-azure fork出来的分支，专门针对高版本Django做了兼容适配，完全支持Django 2.0，后续维护也比较稳定。

• 安装命令：pip install django-mssql-backend
• 数据库配置示例（在settings.py中）：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'sql_server.pyodbc',
        'NAME': '你的数据库名称',
        'USER': '数据库账号',
        'PASSWORD': '数据库密码',
        'HOST': '数据库主机\\实例名',  # 例如 localhost\\SQLEXPRESS
        'PORT': '',
        'OPTIONS': {
            'driver': 'ODBC Driver 17 for SQL Server',  # 需提前安装对应版本的ODBC驱动
            'MARS_Connection': 'True',
        },
    }
}

• 前置要求：需要先安装pyodbc包，以及微软官方的ODBC驱动（根据你的系统和SQL Server版本选择合适的驱动，比如ODBC Driver 17/18）。

2. 直接用 pyodbc + 原生SQL/自定义模型管理器 #

如果你的项目对Django ORM依赖不高，或者遗留数据库的结构非常复杂（比如不符合Django的命名约定、存在特殊字段），直接用pyodbc写原生SQL会更灵活：

• 安装pyodbc：pip install pyodbc
• 简单的连接封装示例：

import pyodbc

def get_mssql_connection():
    conn = pyodbc.connect(
        'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
        'SERVER=你的主机\\实例;'
        'DATABASE=你的数据库;'
        'UID=账号;'
        'PWD=密码'
    )
    return conn

• 如果想结合Django模型使用，可以自定义模型管理器，把原生查询逻辑封装进去，这样既能利用模型的数据结构，又能处理遗留数据库的复杂查询需求。

3. 临时兼容补丁（仅用于过渡） #

如果你特别想继续用django-pyodbc-azure，可以参考它的issue #124里用户提交的兼容补丁，手动修改库的部分代码：

• 主要需要调整的点：Django 2.0对中间件结构、字段映射逻辑做了改动，你可以从社区提交的PR里提取修改内容，手动调整本地安装的django-pyodbc-azure代码。
• 注意：这种方式只适合临时过渡，后续库更新会覆盖你的修改，不建议长期使用。

• 一定要确保ODBC驱动版本和你的SQL Server版本匹配，比如SQL Server 2012及以上推荐使用ODBC Driver 17。
• 遗留数据库的表/字段如果不符合Django的命名规范，记得在模型中用db_table、db_column参数指定映射关系。
• 测试阶段重点检查字符集和时区设置，避免出现中文乱码或时间不一致的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Frane