Sqlalchemy 连mssql坑

最新推荐文章于 2025-06-09 17:14:38 发布
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#mssql 

连接失败: (pyodbc.OperationalError) ('08001', '[08001] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]SSL Provider: [error:0A00014D:SSL routines::legacy sigalg disallowed or unsupported] (-1) (SQLDriverConnect)')
(Background on this error at: https://sqlalche.me/e/20/e3q8)

driver = 'ODBC Driver 17 for SQL Server'  # 根据实际驱动版本调整

# 创建连接字符串
connection_string =f"mssql+pyodbc://{username}:{password}@{server}/{database}?Encrypt=no&TrustServerCertificate=no&driver={driver}"

Hi微软，实例没有加密就不让连了吗 

wangzhpwang
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Python使用pandas连接SQLSERVER报错:sqlalchemy.exc.OperationalError: (pyodbc.OperationalError) (‘08001‘, ...
lilinyudlmu的博客
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sqlalchemy.exc.OperationalError: (pyodbc.OperationalError) ('08001', '[08001] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]TCP 提供程序: 在数据库查找中出现一个不可恢复的错误。[08001] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]与 SQL Server 建立连接时发生了与网络相关的或特定于实例的错误。参照这篇文章调整了程序。
flask中使用SQLAlchemy操作mysql的一些注意事项和坑
程序员八阿哥
08-17 1727
一 ImportError: cannot import name 'db' 由于app最后才加载,所以其他文件,比如models.py不能从app.py导入任何变量, 要使用db可以先定义一个,之后再注册初始化即可: image 二 The sqlalchemy extension was not registered to the current application 没有注册导...
‘08S01‘, ‘[08S01] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]TCP Provider: Error code 0x68 (104)
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07-10 3276
sqlalchemy.exc.OperationalError: (pyodbc.OperationalError) (‘08S01’, ‘[08S01] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]TCP Provider: Error code 0x68 (104) (SQLExecDirectW)’) [SQL: INSERT INTO [tRemoteMeterInfo_HLJMDJ] ([MeterSeal], [ConcentratorNo], [User
sql server连接遇到的问题
最新发布
doubleintfloat的博客
06-09 806
摘要：文章分析了SQL Server连接失败的常见问题及解决方法。首先展示了一个使用pyodbc连接SQL Server的Python代码示例，然后详细列出了排查步骤：1)测试本地连接；2)关闭防火墙；3)检查网络连通性；4)验证服务器名称；5)确认SQL Server服务状态；6)启用TCP/IP协议；7)允许远程连接；8)检查SQL Browser服务或指定端口；9)测试端口连通性。最后建议若所有方法无效可考虑重装SQL Server。
python orm 连接mssql
zengliguang的专栏
06-08 440
首先确保安装了必要的驱动，比如。（数据库名称）替换为实际的值。
SQLSTATE[08001]: [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]SSL Provider: [error:0A000102:SSL routine
yhb598712254的专栏
02-24 5656
ubuntu22.04 php 连接 低版本sqlserver 2012 报 SQLSTATE[08001]: [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]SSL Provider: [error:0A000102:SSL routines::unsupported protocol 错误处理
Navicat连接SQL Server数据库，报错08001-命名管道提供程序：无法打开与SQL Server的连接
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Navicat连接SQL Server数据库，报错08001-命名管道提供程序：无法打开与SQL Server的连接 遇到这个错误在网上找了很多的教程，发现都不可以或者和上述错误有些出入，在弄了一天后终于摸索出了解决方案 我们使用SQL Server身份验证登陆 因为一般情况下你配置远程连接的数据库的时候配置文件中都是需要用户名和密码的 如何配置SQL Server身份验证登陆...
聊聊 SQLAlchemy 连接池中的连接失效问题
Gordennizaicunzai的博客
02-08 5098
最近项目中事情比较多，也遇到了一些问题，其中有一个是关于连接池的，比较有意思，这里分享下。 一天早上，进入业务系统，点击了一个功能按钮，页面上突然弹出个 MySQL gone away 的错误，我擦，数据库挂了吗，上服务器一看正常的。又点击了一下，又报事务未正常关闭的错误，有点懵。当然，是在测试环境上 :)。仔细想了想，发现是连接池的问题，下面我重现下这个错误并说下自己的一些解决办法。 注意：文中代码测试环境 Python 3.6.0 PyMySQL 0.9.2 SQLAlchemy 1.2.
08001-命名管道提供程序:无法打开与SQL Server的连接[1326]
游海东的技术专栏
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1、错误描述2、错误原因     无法连接到SQL Server数据库服务器3、解决办法（1）查看数据库服务是否正常运行（2）检查数据库服务器防火墙是否打开（3）查看客户端和服务器网络是否畅通（4）确认连接名、用户名和密码是否正确（5）确认数据库连接方式（6）检查数据库服务器是否允许连接
已解决sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymssql.OperationalError) (8152, b’String or binary data would
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已解决（pandas+sqlalchemy向数据库插入数据失败）sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymssql.OperationalError) (8152, b’String or binary data would be truncated.DB-Lib error message 20018, severity 16:\nGeneral SQL Server error: Check messages from the SQL Server\n’)
mysql安装全是坑? 我都给你踩好了:) flask sqlalchemy连接也是坑? 我也顺便踩了.
wangbyby
05-01 421
为什么mysql安装使用好多坑. 我记得当初安装pgsql好像没有太多的问题. 可能用的少. mysql安装的坑可不少. win10下安装mysql的坑 经过我的踩坑, 比较有效的如下. # 1. 切换目录 #TODO 你们换成自己的目录 D:\#codings\mysql-5.7.30-winx64\mysql-5.7.30-winx64/bin # 2.输入安装命令 mysqld insta...
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Navicat连接SQLSever报错：[08001] [Microsoft][SQL Server Native Client 10.0]TCP Provider: 远程主机强迫关闭了一个现有的连接
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12-08 7684
Navicat连接SQLSever报错：[08001] [Microsoft][SQL Server Native Client 10.0]TCP Provider: 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 (10054) [080011 MicrosoftSQL Server Native Client 10.01Client unable to establish connection (10054)
sqlalchemy 简单例子
aminic的专栏
01-21 2624
使用了pymssql做为sqlalchemy的底层驱动，ID使用了MSSQL的类型内容为值为GUID
Parquet如何同步到mysql
03-08
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何将Parquet文件同步到MySQL的问题。首先，我得先了解Parquet是什么，以及用户可能的场景。Parquet是一种列式存储格式，常用于大数据处理，比如在Hadoop生态系统中。用户可能是在处理大数据后需要将结果导入到MySQL中进行进一步分析或应用。 接下来，我需要考虑同步的常见方法。通常，同步数据的方法包括使用ETL工具、编写脚本、或者利用数据库本身的导入功能。可能需要分步骤来讲解不同的方法，并比较它们的优缺点。 首先想到的是使用Apache Spark，因为它支持Parquet格式，并且可以连接到MySQL。用户可能已经在使用Spark处理数据，所以这是一个自然的选择。步骤可能包括读取Parquet文件，处理数据，然后写入到MySQL。需要提到JDBC连接的相关配置，比如URL、驱动、用户名密码等。 另一个方法是使用Python脚本，结合Pandas和SQLAlchemy。Pandas可以读取Parquet文件，然后通过to_sql方法写入MySQL。这适合数据量不是特别大的情况，因为Pandas对内存要求较高。需要提醒用户注意chunksize参数来分块处理。 还有Sqoop，这是Hadoop和关系数据库之间数据传输的工具。不过Sqoop通常用于HDFS和数据库之间的导入导出，如果Parquet文件在HDFS上，这可能适用。但用户可能需要配置Sqoop作业，指定输出格式和连接参数。 此外，使用MySQL的本地导入功能，比如LOAD DATA INFILE，但Parquet不是MySQL直接支持的格式，所以需要先转换成CSV或其他格式。这里可能需要用到工具如parquet-tools来转换，或者用其他工具先转换再导入。 还需要考虑数据类型的映射，确保Parquet中的数据类型正确转换为MySQL的类型。比如日期时间、字符串长度、数值类型等是否兼容。 用户可能关心如何自动化这个过程，是否需要定时同步，比如使用Airflow或其他调度工具。以及如何处理增量数据，是否每次全量同步还是只同步新增或变化的数据。 另外，性能方面的问题，比如并行处理、批量插入、调整MySQL的参数（如max_allowed_packet）来提高写入效率。 可能还需要提到数据一致性，事务处理，以及在同步过程中如何避免锁表或影响生产环境。 总结下来，应该分几种方法介绍，每种方法的步骤、适用场景、注意事项，并给出示例代码或命令，帮助用户实际操作。同时提醒可能遇到的坑，比如驱动版本、依赖包安装、内存问题等。</think>将Parquet文件同步到MySQL可以通过以下步骤实现，以下是5种常见方法及详细说明： 1. **使用Apache Spark同步** ```scala // 读取Parquet文件 val df = spark.read.parquet("hdfs://path/to/file.parquet") // 写入MySQL（需提前创建表结构） df.write .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb") .option("dbtable", "target_table") .option("user", "root") .option("password", "123456") .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") .mode("overwrite") // 或append .save() ``` *优点*：适合大数据量场景，支持分布式处理 *注意*：需要配置Spark集群和MySQL JDBC驱动 2. **Python + Pandas实现** ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 读取Parquet df = pd.read_parquet('data.parquet') # 创建数据库连接 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:pass@host/db') # 分块写入（适合大数据） df.to_sql('target_table', engine, if_exists='replace', index=False, chunksize=10000) ``` *优点*：简单快速，适合中小规模数据 *注意*：需安装pyarrow、pandas、sqlalchemy等库 3. **使用Sqoop工具** ```bash sqoop export \ --connect jdbc:mysql://localhost/mydb \ --username root \ --password 123456 \ --table target_table \ --export-dir /hdfs/path/to/parquet \ --input-format parquet \ --num-mappers 4 ``` *前提条件*： - Parquet文件需存储在HDFS - MySQL表已预先创建 - 配置Sqoop与Hadoop集群集成 4. **Hive中转方案** ```sql -- 1. 创建Hive外部表 CREATE EXTERNAL TABLE parquet_table ( id INT, name STRING ) STORED AS PARQUET LOCATION '/hdfs/path/to/parquet'; -- 2. 导出为CSV INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/tmp/export' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' SELECT * FROM parquet_table; -- 3. 使用MySQL LOAD DATA导入 LOAD DATA LOCAL INFILE '/tmp/export/000000_0' INTO TABLE target_table FIELDS TERMINATED BY ','; ``` *适用场景*：需要格式转换的复杂场景 5. **Airflow自动化管道** ```python from airflow import DAG from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from datetime import datetime def sync_parquet_to_mysql(): # 实现上述Python方案的代码 pass dag = DAG('parquet_sync', schedule_interval='@daily') task = PythonOperator( task_id='sync_task', python_callable=sync_parquet_to_mysql, dag=dag ) ``` *功能扩展*： - 添加错误重试机制 - 支持增量同步（通过记录时间戳） - 添加数据校验步骤 **注意事项**： 1. 数据类型映射 - Parquet的TIMESTAMP对应MySQL的DATETIME - DECIMAL类型需确保精度一致 - 注意UTF-8编码问题 2. 性能优化 - 批量提交（batch insert） - 调整MySQL的`innodb_buffer_pool_size` - 禁用索引（导入后重建） 3. 常见问题处理 ```bash # 报错：Packet too large SET GLOBAL max_allowed_packet=1073741824; # 字符集问题 ALTER DATABASE mydb CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; ``` **同步策略选择**： - 全量同步：适合维度表等小数据量场景 - 增量同步：通过`last_modified`字段过滤，适合事实表 - 差异同步：使用checksum对比数据变化 建议根据数据量、同步频率和基础设施情况选择合适方案。生产环境推荐使用Spark或Airflow方案，配合监控和报警机制确保数据一致性。
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