PD设置生成SQL column不含有collate chinese_prc_ci_as

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### SQL Server 中文乱码解决方案 在处理 SQL Server 返回中文数据时出现的乱码问题,通常涉及以下几个方面:字符集设置、数据库表设计以及应用程序端的编码配置。 #### 1. 数据库层面的字符集设置 确保数据库和表的默认排序规则支持 Unicode 或者 UTF-8 编码。如果使用的是非 Unicode 字符串类型(如 `VARCHAR`),则需要指定合适的排序规则来存储中文字符。推荐使用支持中文的语言环境的排序规则,例如: ```sql CREATE DATABASE MyDatabase COLLATE Chinese_PRC_CI_AS; ``` 对于已经存在的数据库,可以通过修改列定义的方式切换到支持中文的排序规则[^1]: ```sql ALTER TABLE TableName ALTER COLUMN ColumnName NVARCHAR(MAX); ``` 或者保持原有字符串类型变的情况下更改其排序规则: ```sql ALTER TABLE TableName ALTER COLUMN ColumnName VARCHAR(MAX) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS; ``` #### 2. 应用程序连接层的编码设定 当通过 SQLAlchemy 创建引擎并连接至 SQL Server 时,默认情况下可能会正确传递字符集参数。尽管尝试添加 `charset=utf8` 参数,但如果底层驱动支持该选项,则仍可能导致乱码现象发生。此时建议改用支持更广泛功能的 PyODBC 驱动替代 Pymssql,并显式声明客户端使用的字符集为 UTF-8[^2]: ```python from sqlalchemy import create_engine conn_str = ( r'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};' r'SERVER=localhost;' r'DATABASE=testdb;' r'UID=user;' r'PWD=password;' ) params = urllib.parse.quote_plus(conn_str) engine = create_engine(f"mssql+pyodbc:///?odbc_connect={params}") connection = engine.connect() ``` 另外,在 Pandas 执行查询语句读取 DataFrame 的过程中也需注意潜在的数据转换带来的影响[^4]: ```python import pandas as pd code = '测试代码' query = f"SELECT * FROM TMain WHERE code='{code}'" df = pd.read_sql_query(query, connection) print(df.head()) ``` #### 3. 开发工具与项目整体编码一致性维护 开发环境中文件保存格式的选择同样会影响最终结果的表现形式。比如在 Eclipse IDE 下编写 Java 文件时遭遇过类似的中文显示异常状况,可通过调整全局偏好设置统一采用 UTF-8 方式储存所有文本资料[^5]: 进入菜单路径 **Window -> Preferences**, 展开节点 General->Workspace ,找到 Text File Encoding 设置项将其值设成 Other 类型下的子选项 UTF-8 即可完成相应改动;与此同时针对单个 .java 源码文档还可以单独右键属性对话框里重新定制专属编码策略从而避免因混合同编码标准引发冲突矛盾情况的发生. --- ### 总结 综上所述,解决 SQL Server 中文乱码的关键在于三个层次上的协调一致——即服务器端数据库结构合理规划 (选用恰当排序规则),中间件环节精确控制传输协议细节(挑选兼容性强的接口组件搭配合适初始化参数组合), 加之前端呈现载体内部逻辑严密遵循既定规范准则共同作用才能彻底消除此类困扰.
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