已解决pandas向SqlServer数据库插入数据，抛出异常sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymssql._pymssql.OperationalError) (248, b"The conversion of the nvarchar value ‘10033121171441’ overflowed an int column.DB-Lib error message 20018, severity 16:\nGeneral SQL Server error: Check messages from the SQL Server\n")的正确解决方法，亲测有效，并附上常用number类型的存储大小表

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报错问题

一个小伙伴遇到问题跑来私信我，想用pandas向SqlServer数据库插入数据，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下所示：

def insert_sql(data_list):
    df = pd.DataFrame(data_list)
    # df.to_excel('郎酒_京东检索呈现页.xlsx')
    engine = sqlalchemy.create_engine('')

    if len(df) - 1 < 2000:
        df.to_sql("GoodsSearch", con=engine, if_exists="append", index=False, chunksize=10000)
    else:
        start = 0
        for i in range(0, len(df), 2000):
            end = i
            dfn = df.loc[start:end]
            dfn.to_sql("GoodsSearch", con=engine, if_exists="append", index=False, chunksize=10000)
            start = end + 1
        dfn = df.loc[start:len(df) - 1]
        dfn.to_sql("GoodsSearch", con=engine, if_exists="append", index=False, chunksize=10000)

报错信息截图如下所示：

报错翻译

报错信息翻译如下所示：

sqlalchemy.exc.操作错误:（pymssql_pymssql.操作错误）（248，b“nvarchar值10033121171441的转换溢出了一个int列。DB-Lib错误消息20018，严重性16:\n常规SQL Server错误：检查来自SQL Server的消息\n”）

报错原因

这个异常是由于数据库中的一个nvarchar类型的值，超过了int列的最大值范围，导致无法进行转换，下面附上常用number类型的存储大小表：

小伙伴们按下面的方法即可解决！！！

解决方法

解决这个问题的方法有：

• 将int列的数据类型改为bigint，以支持更大的值范围。

• 将nvarchar类型的值进行截断，以使其适合int列的大小范围。

• 如果将值截断不可行，可以考虑使用其他数据类型，比如float或decimal，以支持更大的值范围。

• 如果无法更改数据库结构或数据类型，可以考虑在查询时使用CAST或CONVERT函数，将nvarchar类型的值转换为适当的数据类型。

例如，如果要将nvarchar类型的值转换为bigint类型，可以使用以下查询：

SELECT CAST('10033121171441' AS BIGINT)

这将返回一个bigint类型的值，而不是抛出异常。

以上是此问题报错原因的解决方法，欢迎评论区留言讨论是否能解决，如果有用欢迎点赞收藏文章谢谢支持，博主才有动力持续记录遇到的问题！！！

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