如何使用 sqlalchemy+pyodbc 和 MS SQL Server 中的多個數據庫為 pandas read_sql 創建 sql alchemy 連接？

Question

我正在嘗試使用“pandas.read_sql_query”將數據從 MS SQL Server 復制到 pandas DataFrame。 我需要在我的 SQL 查詢中進行多個連接。 正在連接的表在同一台服務器上，但在不同的數據庫中。 我傳遞給 pandas 的查詢在 MS SQL Server Management Studio 中運行良好。 在 Jupyter Notebook 中，我嘗試像這樣查詢數據（為了使事情可讀，查詢本身被簡化為僅 2 個連接並使用通用名稱）：

import pandas as pd
import sqlalchemy as sql
import pyodbc

server = '100.10.10.10'
driver = 'SQL+Server+Native+Client+11.0'
myQuery = '''SELECT first.Field1, second.Field2
           FROM db1.schema.Table1 AS first
           JOIN db2.schema.Table2 AS second
           ON first.Id = second.FirstId
           '''
engine = sql.create_engine('mssql+pyodbc://{}?driver={}'.format(server, driver))
df = pd.read_sql_query(myQuery, engine)

Answer 1

因此，我找到了一種解決方法：使用pymssql代替pyodbc（在import語句和引擎中）。 它使您可以使用數據庫名稱構建聯接，而無需在引擎中指定聯接。 在這種情況下，無需指定驅動程序。

如果您正在使用pymssql官方尚不支持的Python 3.6，可能會出現問題，但是您可以在此處找到適用於Python 3.6的非官方工具。 它可以像我的查詢一樣工作。

這是帶有連接的原始代碼，已重建以與pymssql一起使用：

import pandas as pd
import sqlalchemy as sql
import pymssql

server = '100.10.10.10'
myQuery = '''SELECT first.Field1, second.Field2
           FROM db1.schema.Table1 AS first
           JOIN db2.schema.Table2 AS second
           ON first.Id = second.FirstId'''
engine = sql.create_engine('mssql+pymssql://{}'.format(server))
df = pd.read_sql_query(myQuery, engine)

至於非官方的wheel，您需要從我上面給出的鏈接中下載Python 3.6的文件，然后將cd下載到下載文件夾並運行pip install wheels ，其中“ wheels”是wheels文件的名稱。

更新：

實際上，也可以使用pyodbc。 我不確定這是否適用於任何SQL Server安裝程序，但是在將“ master”設置為引擎中的數據庫之后，一切對我都有效。 結果代碼如下所示：

import pandas as pd
import sqlalchemy as sql
import pyodbc

server = '100.10.10.10'
driver = 'SQL+Server'
db = 'master'
myQuery = '''SELECT first.Field1, second.Field2
           FROM db1.schema.Table1 AS first
           JOIN db2.schema.Table2 AS second
           ON first.Id = second.FirstId'''
engine = sql.create_engine('mssql+pyodbc://{}/{}?driver={}'.format(server, db, driver))
df = pd.read_sql_query(myQuery, engine)

Answer 2

以下代碼對我有用。 我正在使用帶有 SQLAlchemy 的 SQL 服務器

import pyodbc
import pandas as pd
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER=ODBC Driver 17 for SQL Server;SERVER=your_db_server_id,your_db_server_port;DATABASE=Vanguard;UID=your_db_username;PWD=your_db_password')
query = "SELECT * FROM database.tablename;"
df = pd.read_sql(query, cnxn)
print(df)