在sql 进行参数化查询的时候,使用like 语句和参数的时候,错误的写法:  Participant like '%@Participant%' ,这样在数据库为解析为 '%'participant'%',而不是作为变量的形式加入进去. 解决办法一: 使用连接的方式 Participant like '%'+@Participant+'%' SqlParameter[] sps ={ new SqlParameter("@Participant",SqlDbType.VarChar)

where in 的参数化查询实现 首先说一下我们常用的办法,直接拼SQL实现,一般情况下都能满足需要 string userIds = "1,2,3,4"; using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString)) { conn.Open(); SqlCommand comm = new SqlCommand(); comm.Connection = conn; comm.CommandText = string

转载至: http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/29/2475427.html 在上一篇Sql Server参数化查询之where in和like实现详解中介绍了在Sql Server使用参数化查询where in的几种实现方案,遗漏了xml和表值参数,这里做一个补充 文章导读 方案5使用xml参数 方案6 使用表值参数TVP,DataTable传参 6种实现方案总结 方案5 使用xml参数 对sql server xml类型参数不熟悉的

转载至:http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/22/2465313.html 文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参  身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和wh

文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参  身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和where in和like打交道,在大多数情况下我们传的参数不多简单做下单引号.敏感字符转义之后就直接拼进了SQL,执行查询,搞定.若有一天

文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参 身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和where in和like打交道,在大多数情况下我们传的参数不多简单做下单引号.敏感字符转义之后就直接拼进了SQL,执行查询,搞定.若有一天你

在上一篇Sql Server参数化查询之where in和like实现详解中介绍了在Sql Server使用参数化查询where in的几种实现方案,遗漏了xml和表值参数,这里做一个补充 文章导读 方案5使用xml参数 方案6 使用表值参数TVP,DataTable传参 6种实现方案总结 方案5 使用xml参数 对sql server xml类型参数不熟悉的童鞋需要先了解下XQuery概念,这里简单提下XQuery 是用来从 XML 文档查找和提取元素及属性的语言,简单说就是用于查询xml的语

本文转自;http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/22/2465313.html 文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDEX或like实现where in 参数化 使用exec动态执行SQl实现where in 参数化 为每一个参数生成一个参数实现where in 参数化 使用临时表实现where in 参数化 like参数化查询 xml和DataTable传参 身为一名小小的程序猿,在日常开发中不可以避免的要和wh

转载至: http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/21/2460978.html 错误认识1.不需要防止sql注入的地方无需参数化 参数化查询就是为了防止SQL注入用的,其它还有什么用途不知道.也不关心,原则上是能不用参数就不用参数,为啥?多麻烦,我只是做公司内部系统不用担心SQL注入风险,使用参数化查询不是给自己找麻烦,简简单单拼SQL,万事OK 错误认识2.参数化查询时是否指定参数类型.参数长度没什么区别 以前也一直都觉的加与不加参数长

原生SQL查询执行的控制是通过SQLQuery接口进行的,通过执行Session.createSQLQuery()获取这个接口.下面来描述如何使用这个API进行查询.标量查询(Scalar queries)最基本的SQL查询就是获得一个标量(数值)的列表.sess.createSQLQuery("SELECT * FROM CATS").list();sess.createSQLQuery("SELECT ID, NAME, BIRTHDATE FROM CATS"

说来惭愧,工作差不多4年了,直到前些日子被DBA找上门让我优化一个CPU占用很高的复杂SQL语句时,我才突然意识到了参数化查询的重要性. 相信有很多开发者和我一样对于参数化查询认识比较模糊,没有引起足够的重视 错误认识1.不需要防止sql注入的地方无需参数化 参数化查询就是为了防止SQL注入用的,其它还有什么用途不知道.也不关心,原则上是能不用参数就不用参数,为啥?多麻烦,我只是做公司内部系统不用担心SQL注入风险,使用参数化查询不是给自己找麻烦,简简单单拼SQL,万事OK 错误认识2.参数化查

发生背景:前端展示的数据需要来自A表和D表拼接,A表和D表根据A表的主键进行关联,D表的非主键字段关联C表的主键,根据条件筛选出符合的数据,并且根据A表的主键关联B表的主键(多主键)的条件,过滤A表中不符合的数据.因为数据量较大,所以需要进行分页.环境:DM DatabaseJ(达梦数据库,和Oracle差不多),JPA使用@Query注解,使用value属性来声明查询SQL,countQuery属性取得当前查询的数量,nativeQuery属性声明为true,表示为支持当前的SQL语句为原生S

1.表中有三个字段,已经有100多万条数据,每次插入10万条数据 时间单位:秒 秒 Dapper批量Model插入时间:40.6165513,Dapper单条Model插入时间:95.9492972,Dapper单条sql插入时间:91.0191095,原生单条sql插入时间:90.5096905 秒 Dapper批量Model插入时间:40.4729053,Dapper单条Model插入时间:99.0270506,Dapper单条sql插入时间:92.7325932,原生单条sql插入时间:9

一般情况下是SQL语句: Select * From Users Where UserName Like 'Lin%' Select * From Users Where UserName Like 'Lin%' 采用参数化SQL DECLARE @pattern VARCHAR(MAX) SET @pattern=Lin%' Select * From Users Where UserName Like @pattern

如下例所示,这样做了后再也不担心sql注入了.... public static DataTable GetProPriEEfocusNew(string ProName) { StringBuilder strSql = new StringBuilder(); strSql.Append("select dbo.GetStock(StockNum) StockNum,X_ProName,X_ProId,Erp_ProName,MOQ,IsPromotions,IsOther from X_P

为什么要使用参数化查询呢?参数化查询写起来看起来都麻烦,还不如用拼接sql语句来的方便快捷.当然,拼接sql语句执行查询虽然看起来方便简洁,其实不然.远没有参数化查询来的安全和快捷. 今天刚好了解了一下关于Sql Server 参数化查询和拼接sql语句来执行查询的一点区别. 参数化查询与拼接sql语句查询相比主要有两点好处: 1.防止sql注入  2. 提高性能(复用查询计划) 首先我们来谈下参数化查询是如何防止sql注入的这个问题吧. 防注入例子: 拼接sql语句: ("select * f

很多人都知道SQL注入,也知道SQL参数化查询可以防止SQL注入,可为什么能防止注入却并不是很多人都知道的. 本文主要讲述的是这个问题,也许你在部分文章中看到过这块内容,当然了看看也无妨. 首先:我们要了解SQL收到一个指令后所做的事情: 具体细节可以查看文章:Sql Server 编译.重编译与执行计划重用原理 在这里,我简单的表示为: 收到指令 -> 编译SQL生成执行计划 ->选择执行计划 ->执行执行计划. 具体可能有点不一样,但大致的步骤如上所示. 接着我们来分析为什么拼接SQ

我们使用jdbc操作数据库的时候,都习惯性地使用参数化的sql与数据库交互.因为参数化的sql有两大有点,其一,防止sql注入:其二,提高sql的执行性能(同一个connection共用一个的sql编译结果).下面我们就通过mybatis来分析一下参数化sql的过程,以及和非参数化sql的不同. 注意: ①本次使用wireshark来监听网卡的请求,测试过程中,如果使用的是本地的mysql的话,java和mysql的交互是不需要经过wireshark的,所以如果是想用wireshark监听网卡的

一.使用方法 1.在dao中定义开一个方法,使用方法的参数设置jpql,并且使用方法的返回值接受查询结果,在方法上添加@query注解,在注解中写jpql语句进行增删改查,测试 2.使用原生的sql语句:dao中定义一个方法,在方法中添加@query注解,在注解中添加原生sql语句,并且添加一个属性:nativeQuery=true,测试 3.方法命名规则查询: 通过以肯定的规则,定义一个方法,框架本身就可以根据方法名生成一块个sql语句进行查询,规则: 1.必须以findBy开头 2.查询某个

SQL注入的本质 SQL注入的实质就是通过SQL拼接字符串追加命令,导致SQL的语义发生了变化.为什么发生了改变呢? 因为没有重用以前的执行计划,而是对注入后的SQL语句重新编译,然后重新执行了语法解析. 所以要保证SQL语义不变,(即想要表达SQL本身的语义,并不是注入后的语义)就必须保证执行计划确定不被改变.   SQL注入的表现  示例 1.我们先熟悉一下表里的东西   2.要查询的原SQL语句. 3.注入的SQL语句 分析示例: 原SQL语句 select COUNT(*) from T