ORM 不能杜绝 SQL 注入，只是将风险转移到参数化覆盖不到的地方。常见漏洞有四类：原始查询拼接用户输入、排序列等标识符无法参数化、二次注入利用已存库的恶意数据、ORM 调用中混入 literal() 原始 SQL。修复方法：绑定参数、对标识符使用白名单、统一参数化所有查询、改用 ORM 操作符 API。

pg_stat_statements是PostgreSQL的扩展，用于监控数据库查询性能。它通过哈希表记录查询的执行次数和总时间，但不保存具体查询文本。查询ID在不同版本间不稳定，且相同查询可能因结构不同而被视为不同。ORM的使用可能导致查询形状的多样性，影响性能监控。该扩展无法提供历史数据或详细执行记录，平均执行时间可能掩盖性能问题。

文章讨论了在 Python 异步开发中选择合适的 ORM 工具，比较了 SQLAlchemy 2.0、Tortoise ORM 和 Piccolo。强调 SQLAlchemy 的强类型和异步支持，Tortoise 的 Django 兼容性，以及 Piccolo 的简洁性。作者计划在新项目中使用 LiteStar 和 SQLAlchemy 2.0，认为放弃 Django ORM 是值得的。

JetBrains团队的博客探讨了如何用Kotlin更优雅地使用Spring Data JPA。尽管JPA有其优点，但在处理实体状态变化时显得冗长，尤其与MyBatis和JOOQ等其他ORM相比。

本章介绍了SQLAlchemy库的基本用法，包括数据库表的创建、更新和查询。SQLAlchemy分为Core和ORM模块，ORM模块通过Python类定义表结构。使用create_engine()函数管理数据库连接，并通过Session对象维护模型实例状态，支持多种查询和过滤功能。

通过战略性索引优化，显著提升PostgreSQL性能。针对ORM生成的慢查询，创建外键索引和目标索引，减少顺序扫描87%，查询响应时间提高60-80%。关键在于识别缺失索引和监控性能。

本周Java动态包括Spring Tools 5.0、Spring AI和Spring Shell的里程碑版本发布，Payara平台更新，以及Hibernate ORM和Spock框架的点版本更新。同时，JDK 26和27的早期访问版本也进行了更新。此外，TornadoVM 2.1.0和GPULlama3.java项目发布新版本，提升了功能和性能。

本周Java动态报道了多个项目的更新，包括Spring Cloud 2025.1.0修复多个bug，Quarkus 3.30引入新特性，Hibernate ORM 7.2.0发布候选版本，JobRunr 8.3.0支持Spring Boot 4，以及LangChain4j 1.9.0和Java Operator SDK 5.2.0的重要更新。此外，Keycloak 26.4.6修复了安全漏洞。

该文章介绍了一段代码，涉及应用标识和用户验证信息，旨在提升访问体验。

随着技术行业对可扩展性和数据完整性的重视，Python与关系数据库的连接变得至关重要。课程探讨对象关系映射（ORM）工具如SQLAlchemy，简化数据库操作，提高代码可维护性，并降低SQL注入风险。强调最佳实践，包括代码简洁性、早期验证和可读性，以及理解SQL原理。此外，课程还介绍基本数据结构和算法，为应用性能奠定基础。

在5月22日的开发者峰会上，讨论了Postgres应用驱动设计、监控和ORM的使用，涵盖了表设计、查询监控及ORM的优缺点，参与者分享了经验和最佳实践，活动取得成功。