动态sql语句

如何让AI执行动态SQL语句_AI生成并运行动态SQL教程

结论：AI安全执行动态SQL的关键在于白名单、参数化、权限控制、审核和沙箱。

白名单+参数化：限制SQL类型、强制参数化、防止注入、替换为数据库参数。

权限控制：AI用户的最低权限，仅限于列表和操作。

审查：手动/自动、静态分析、漏洞预防。

沙箱：在隔离环境中进行测试，不影响生产。

语法错误：清晰的说明，示例教程。

逻辑错误：阐明需求并验证逻辑。

安全漏洞：强制参数化、审查过滤。

API设计：支持参数化、权限、遍历。

数据格式：JSON/XML，兼容。

错误处理：改进机制并通知修复。

性能优化：缓存、并行处理。

数据库优化：分析瓶颈并提出建议。

数据清理：自动修复错误。

数据挖掘：发现支持决策的模式。

自动化运维：备份、恢复、监控。

未来趋势：NLU能力强、自动化程度高、安全性提高、应用广泛。

总结：平衡效率与安全，技术+设计确保可靠性。
未来，人工智能将得到广泛应用，挑战也将持续。

PB从入坑到放弃（六）动态SQL应用

记得有一次，在一个项目中，使用PB来操作数据库，需要处理一组员工信息。
当时对动态SQL和游标不太了解，就直接写了。
我们先来一个简单的删除操作，就是删除5 6 号员工的信息，我当时写的是：
int li_empno = 5 6 ; 从“DELETE FROM emp WHERE empno=?”准备SQLSA； 使用 li_empno 执行 SQLSA；
看着这行代码，我突然想到，这其实就是动态SQL的威力。
无需每次都输入SQL语句。
参数化查询不仅安全，而且灵活。

接下来，我开始处理更复杂的操作，例如将员工信息分组。
我当时正在使用光标，我记得这样写：
声明 cur_empinfo CURSOR FOR select empno, ename from emp; 打开cur_empinfo； 当 SQLCA.SqlCode = 0 时执行 将 cur_empinfo 获取到 :ls_empno, :ls_ename; //这里写业务逻辑，比如更新下拉列表 循环； 关闭 cur_empinfo;
当时写这个光标确实很辛苦，但是写完之后，感觉特别有成就感。

最后，我还调用了保存的为不同部门的员工加薪的程序。
它是一个带有输入参数和输出参数的存储过程。
调用起来非常简单：
字符串 ls_deptno，ls_ename； int li_AppCode； 字符串 ls_err; ls_deptno =“2 0”； ls_ename = "XIEZHR"; 声明过程 my_prc FOR PRC_INCR_SAL(:ls_deptno, :ls_ename); 运行my_prc； IF SQLCA.SQLCode < 0 xss=clean> 这个存储过程调用比我想象的更简单、更高效。

现在回想起来，当年遇到的问题现在看来都是小菜一碟。
然而，那时的迷茫和辛苦，也是我成长的一部分。
等等，还有一件事。
我突然想到，如果当时有详细的教程的话，也许就不会这么头疼了。

Mybatis Plus 实现动态SQL语句的原理

你是绝对正确的。

MybatisPlus其实就是这样实现的。

例如，我的朋友在2 02 3 年使用了MybatisPlus。

他发现MybatisSqlSessionFactoryBuilder的build方法动态插入XML。

MybatisConfiguration负责动态脚本。

SqlRunnerInjector负责动态方法的XML。

MybatisMapperAnnotationBuilder是核心，在解析Mapper类时创建SQL。

此外，还重写了Mybatis的十多个类。

简而言之：配置和扩展以启用无需 XML 的 CRUD 操作。

这部分我不太清楚，但这些是原则。