``` data_frame_MSG = pd.read_sql(query, odconn) ```耗时较长

当你使用`pd.read_sql()`从数据库连接odconn中读取SQL查询结果到Pandas DataFrame `data_frame_MSG`时，这个过程通常会比较耗时。原因可能包括以下几个方面：

1. **网络延迟**：如果数据存储在远程服务器或网络中的数据库中，数据传输时间可能会较长。
2. **大规模数据量**：如果查询返回的数据集非常大，一次性加载到内存中可能需要花费较长时间处理和分块读取。
3. **SQL执行效率**：复杂的查询语句可能导致数据库引擎需要解析、优化和执行的时间较长。
4. **数据库性能**：数据库的性能，如查询速度、索引设计以及并发访问能力也会影响读取速度。

为了减少等待时间，你可以考虑以下优化策略：

- **分页查询**：如果数据太多，可以分成小批量请求。
- **缓存**：如果数据库支持，可以考虑启用结果集缓存来加速多次相同的查询。
- **使用更高效的查询语句**：避免全表扫描，合理利用索引。
- **硬件提升**：升级数据库服务器的硬件性能，比如增加内存或使用更快的磁盘。

如果你想知道具体是哪个环节导致了耗时，请查看SQL执行日志或使用类似`%timeit`这样的Python调试工具进行分析。