SQLAlchemy 错误：尝试完成事务失败。没有找到对应的交易答案

【问题标题】：SQLAlchemy error: An attempt to complete a transaction has failed. No corresponding transaction foundSQLAlchemy 错误：尝试完成事务失败。没有找到对应的交易
【发布时间】：2019-11-29 02:38:30
【问题描述】：

我已经安装了：

Ubuntu (18.04)
Python (3.6.8)
msodbcsql17（用于 SQL Server 的 Microsoft ODBC 驱动程序 17）
SQLAlchemy (1.3.5)
熊猫 (0.24.2)

我只想使用带有 Azure SQL 数据仓库的 SQLAlchemy 创建一个概念证明。但是，当我尝试在使用代码映射到客户视图表的客户模型上运行查询时：

import urllib

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

db_username = 'username'
db_password = 'password'
db_database = 'dbname'
db_hostname = 'dbhost'
db_driver = 'ODBC Driver 17 for SQL Server'
db_port = '1433'

db_connectionString = f"DRIVER={{{db_driver}}}; SERVER={{{db_hostname}}}; DATABASE={{{db_database}}}; UID={{{db_username}}}; PWD={{{db_password}}}; PORT={{{db_port}}};"

engine_params = urllib.parse.quote_plus(db_connectionString)

engine = create_engine(f"mssql+pyodbc:///?odbc_connect={engine_params}", echo=True)

Base = declarative_base()

class Customer(Base):
    __tablename__ = 'customers'

    id = Column('Customer_ID', Integer, primary_key=True)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

customers_count = session.query(Customer).count()

session.close()

抛出以下异常：

ProgrammingError: (pyodbc.ProgrammingError) ('42000', '[42000] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server][SQL Server]111214;An attempt to complete a transaction has failed. No corresponding transaction found. (111214) (SQLEndTran)

请记住，我可以将 SQLAlchemy 的引擎与 pandas 一起使用并运行本机 SQL 查询，例如：

data_frame = pandas.read_sql("SELECT COUNT(*) FROM customers", engine)

但是，我需要使用 SQLAlchemy 的高级查询 API：

customers_count = session.query(Customer).count()

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

嗨！我已经修好了。它适用于第 17 版。
尝试在启用自动提交的情况下创建会话：Session = sessionmaker(bind=engine, autocommit=True)
您好，A) 这个设置是什么意思？在我的应用程序中，我只想获取/读取数据（没有更新、删除、插入操作）。更具体地说，我只想从数据库数据中查询并获取一些聚合。那么为什么要进行事务提交呢？我想在不打开事务的情况下读取数据并自动提交。重要的是不要意外地提交改变数据库状态的东西。我会在星期一试一试，然后告诉你。 B）你相信这会解决它吗？ C) create_engine 也有一个自动提交设置。有什么区别？好好的。
查看here 以获得对 SQLAlchemy 自动提交方法的一般描述。在您的情况下，默认 Session 设置 (autocommit=False) 导致 SQLAlchemy 在运行 SELECT count(*) ... 语句之前立即发送 BEGIN (implicit) 以计算表中的行数。指定 autocommit=True 会抑制 BEGIN (implicit) 语句，Azure SQL DW 显然会忽略该语句。
@EfstathiosChatzikyriakidise 如果错误现在已经解决，您可以发布作为答案。

标签： python sqlalchemy pyodbc azure-sql-data-warehouse msodbcsql17

【解决方案1】：

mssql+pyodbc://… 的 SQLAlchemy 文档刚刚更新为包括以下内容（适用于 SQLA 1.4/2.0）：

Azure SQL 数据仓库不支持事务，这可能会导致 SQLAlchemy 的“自动开始”（和隐式提交/回滚）行为。我们可以通过启用自动提交来避免这些问题在 pyodbc 和引擎级别：

connection_url = sa.engine.URL.create(
    "mssql+pyodbc",
    username="scott",
    password="tiger",
    host="dw.azure.example.com",
    database="mydb",
    query={
        "driver": "ODBC Driver 17 for SQL Server",
        "autocommit": "True",
    },
)
engine = create_engine(connection_url).execution_options(
    isolation_level="AUTOCOMMIT"
)

【讨论】：