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本列表汇集了关于SQL的多篇文章,涵盖从SQL注入技术到自动化工作流的实用技巧,帮助开发者提升数据库操作效率。

SQL注入

SQL注入是一种常见的Web安全漏洞,形成的主要原因是web应用程序在接收相关数据参数时未做好过滤

SQL注入是一种常见的Web安全漏洞,因应用程序未对输入数据进行过滤,攻击者可执行恶意SQL语句。通过布尔盲注、时间盲注等技术获取数据库信息。防范措施包括输入过滤和参数化查询。

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如何一眼定位SQL的代码来源:一款SQL染色标记的简易MyBatis插件

答:org.mybatis:mybatis 版本较低。可以将sword-mybatis-plugins 升级至 1.0.5-SNAPSHOT 或之上版本,对低版本 mybatis 做了兼容。

本文介绍了一款MyBatis插件,通过SQL染色标记提升SQL可识别性,帮助后端开发快速定位SQL来源。该插件轻量高效,支持多种SQL语句,便于慢SQL分析和业务追踪,提升开发效率。

原文中文,约12700字,阅读约需31分钟。发表于:
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MCP + SQL:连接AI与企业系统的秘密武器

“We’ve spent four months and half a million dollars trying to connect our AI to our business systems, and it The post MCP + SQL: The Secret Weapon To Connect AI to Enterprise Systems appeared...

许多企业在将AI与业务系统连接时面临数据整合的挑战。CData通过模型上下文协议(MCP)与SQL连接器的结合,简化了AI与企业数据的交互,确保安全性并提高数据访问和处理的效率,从而显著提升工作效率。

MCP + SQL:连接AI与企业系统的秘密武器
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原文英文,约1700词,阅读约需7分钟。发表于:
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让AI帮你写SQL?揭秘“提及抽取+链接”新范式,文本到SQL的终极秘籍!

与其把SQL拆成一堆槽位,不如把整个问题当成一段文本,直接在里面“圈出”所有和SQL相关的元素(我们称之为“提及”/mention),再把这些提及和数据库表的schema(表头)一一对应(链接),最后自动拼成SQL。过去几年,Text-to-SQL领域的主流做法是“拼装式”——把SQL拆成若干“槽位”(slot),比如SELECT的列、WHERE的条件、聚合函数等,然后为每种槽位单独训练一个...

本文介绍了一种利用AI将自然语言转换为SQL查询的方法,通过“提及抽取+链接”技术,简化了传统的模块化拼装方式,提高了查询的准确性和维护性。这项技术使得不懂SQL的用户也能轻松进行数据查询,未来有望解决多表和复杂查询的问题。

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从Spark SQL到Databricks的声明式管道

On his first day at Databricks in 2013, Michael Armbrust — employee No. 9, — began coding Spark SQL. Twelve years The post From Spark SQL to Declarative Pipelines at Databricks appeared first on...

2013年,迈克尔·阿姆布鲁斯在Databricks开始开发Spark SQL。2023年,他宣布将两个平台技术开源至Apache Spark,显示Databricks对Spark的持续关注。Spark自2009年由Matei Zaharia创建,成为分布式机器学习平台。Databricks还开源了Declarative Pipeline和实时模式技术,以提升数据流处理能力,致力于保持开源基础并发展专有平台,增强市场竞争力。

从Spark SQL到Databricks的声明式管道
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