Question

我有2个表-Sales和Product。 Sales可以将产品存储为 Idn 或 Name （旧版设计），并且Type列指定实际的类型与之相关。 Product等是一个子表，该子表联接到该表中以获取真实数据。（在此示例中，Product是存储 Idn 的表以证明问题所在。）

Sales

|------------|--------------------|----------------|
|    Idn     |  Product Idn/Name  |     Type       |
|------------|--------------------|----------------|
|     1      |          1         |     Number     |
|------------|--------------------|----- ----------|
|     2      |       Colgate      |      Word      |
|------------|--------------------|----------------|

Product (Idn)

|------------|------------------|
|    Idn     |    Some Info     |
|------------|------------------|
|     1      |       ...        |
|------------|------------------|

通常，您不应该在Product Idn上加入这些表，因为它包含混合数据。但是如果您选择LHS与RHS相匹配的行，则^（1）可以正常工作。例如，如果Product是存储 Idn 的表，则以下查询失败：

SELECT * from sales JOIN product on sales.pid = product.idn

但以下查询有效：

SELECT * from sales JOIN product on sales.pid = product.idn WHERE type = 'Number'

这在Python 2 + SQLAlchemy + PyODBC中也可以正常工作。但是，当我在Python 3 + SQLAlchemy + PyODBC中尝试此操作时，它给了我一个数据类型转换错误，并且仅在查询被参数化时发生！

现在，如果我在Python 2中将其设为u'number'，它也会在那里中断；并且b'number'在Python 3中有效！我猜测Unicode转换存在一些问题。是否尝试猜测编码并做错了什么？我可以更明确地解决此问题吗？

收到的错误是：

Traceback (most recent call last):
  File "reproduce.py", line 59, in <module>
    print(cursor.execute(select_parametrized, ('number', 1)).fetchall())
pyodbc.ProgrammingError: ('42000', '[42000] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server][SQL Server]Error converting data type varchar to numeric. (8114) (SQLFetch)

这里可能是问题所在，并且有什么好办法可以避免问题而无需执行convert之类的事情（因为它在以前的版本中有效）？

以下是可用于重现此问题而没有副作用（需要SQLAlchemy和PyODBC）的查询：

import sqlalchemy
import sqlalchemy.orm

create_tables = """
CREATE TABLE products(
    idn NUMERIC(9) PRIMARY KEY
);
CREATE TABLE sales(
    idn NUMERIC(9) PRIMARY KEY,
    pid VARCHAR(50) NOT NULL,
    type VARCHAR(10) NOT NULL
);
"""

check_tables_exist = """   
SELECT * FROM products;
SELECT * FROM sales;
"""

insert_values = """
INSERT INTO products (idn) values (1);
INSERT INTO sales (idn, pid, type) values (1, 1, 'number');
INSERT INTO sales (idn, pid, type) values (2, 'Colgate', 'word');
"""

select_adhoc = """
SELECT * FROM products
JOIN sales ON products.idn = sales.pid
AND sales.type = 'number'
WHERE products.idn in (1);
"""

select_parametrized = """
SELECT * FROM products
JOIN sales ON products.idn = sales.pid
AND sales.type = ?
WHERE products.idn in (?);
"""

delete_tables = """
DROP TABLE products;
DROP TABLE sales;
"""

engine = sqlalchemy.create_engine('mssql+pyodbc://user:password@dsn')
connection = engine.connect()
cursor = engine.raw_connection().cursor()

Session = sqlalchemy.orm.sessionmaker(bind=connection)
session = Session()

session.execute(create_tables)

try:
    session.execute(check_tables_exist)
    session.execute(insert_values)
    session.commit()
    print(cursor.execute(select_adhoc).fetchall())
    print(cursor.execute(select_parametrized, ('number', 1)).fetchall())
finally:
    session.execute(delete_tables)
    session.commit()

1。。这是一个错误的假设。它是偶然的-SQL的执行计划优先考虑此条件，如here所述。当它变成NVARCHAR时，它并没有这样做。

Answer 1

SQLAlchemy使用您的非参数化查询（select_adhoc）生成此SQL脚本：

SELECT * FROM products
JOIN sales ON products.idn = sales.pid
AND sales.type = 'number'
WHERE products.idn in (1);

但是使用参数化查询（select_parametrized），它会生成以下内容：（我从SQL Server Profiler中进行了检查。）

declare @p1 int
set @p1=NULL
exec sp_prepexec @p1 output,N'@P1 nvarchar(12),@P2 int',N'
SELECT * FROM products
INNER JOIN sales ON products.idn = sales.pid 
    AND sales.type = @P1
WHERE products.idn in (@P2);
',N'number',1
select @p1

如果您在SQL Server上尝试此操作，则会得到相同的异常：

信息8114，第16级，状态5，第32行将数据类型varchar转换为数字时出错。

问题出在@P1参数声明上–它隐式转换为varchar（sales.type的类型），从而导致此问题。可能是Python 2生成了varchar吗？

如果您这样更改查询，它将可以正常运行；或者您需要将sales.type的类型更改为nvarchar。

select_parametrized = """
SELECT * FROM products
INNER JOIN sales ON products.idn = sales.pid 
    AND sales.type = CAST(? AS VARCHAR(50))
WHERE products.idn in (?);
"""

参数化查询后为什么会中断？

1 个答案: