我有2张桌子-Sales和Product。Sales可以将产品存储为 Idn 或 Name
（旧式设计），并且该Type列指定与之关联的实际 类型 。Product等等是一个子表，该子表被 合并到
该表中以获取真实数据。（在此示例中，Product是一个表，用于存储 Idn 来演示问题。）

Sales

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

Product (Idn)

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

通常，您不应将这些表连接Product Idn在一起，因为它包含混合数据。但是，如果您选择LHS与RHS匹配的行，则可以正常工作 （1）
。例如，如果Product是一个存储 Idn 的表，则以下查询将失败：

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'

这也可以在Python 2 + SQLAlchemy + PyODBC中正常工作。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，并且仅在对查询进行 参数化 时才会发生！

现在，如果我使用u'number'Python 2制作它，它也会在那里中断。并b'number'可以在Python
3中使用！我猜测Unicode转换存在一些问题。它是在尝试 猜测 编码并做错了什么吗？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，并且有什么好的方法可以避免问题而无需做类似的事情convert（因为它在以前的版本中有效）？

这是一个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。它的工作是偶然-
SQL的执行计划优先考虑这种情况作为解释在这里。它变成时并没有这样做NVARCHAR。