最近读了 程序员的SQL金典 这本书，觉得里面的SQL注入漏洞和SQL调优总结得不错，下面简单讨论下SQL注入漏洞和SQL调优。
1. SQL 注入漏洞
由于“ '1'='1' ”这个表达式永远返回 true ，而 true 与任何布尔值的 or 运算的结果都是 true ，那么无论正确密码是什么“ Password='1' or '1'='1' ”的计算值永远是 true ，这样恶意攻击者就可以使用任何帐户登录系统了。这样的漏洞就被称作“ SQL 注入漏洞（ SQL Injection ）”。
对付 SQL 注入漏洞有两种方式：过滤敏感字符和使用参数化 SQL 。
1). 过滤敏感字符
过滤敏感字符的思路非常简单，由于恶意攻击者一般需要在输入框中输入的文本一般含有 or 、 and 、 select 、 delete 之类的字符串片段，所以在拼接 SQL 之前检查用户提交的文本中是否含有这些敏感字符串，如果含有则终止操作。
2).使用参数化 SQL
为运行时才能确定的用户名和密码设置了占位符，然后在运行时再设定占位符的值，在执行时 Java 、 C# 会直接将参数化 SQL 以及对应的参数值传递给 DBMS ，在 DBMS 中会将参数值当成一个普通的值来处理而不是将它们拼接到参数化 SQL 中 ，因此从根本上避免了 SQL 注入漏洞攻击。
2. SQL 调优
在使用 DBMS 时经常对系统的性能有非常高的要求：不能占用过多的系统内存和 CPU 资源、要尽可能快的完成的数据库操作、要有尽可能高的系统吞吐量。如果系统开发出来不能满足要求的所有性能指标，则必须对系统进行调整，这个工作被称为调优。
SQL 调优的基本原则
“二八原理”是一个普遍的真理，特别是在计算机的世界中表现的更加明显，那就是 20% 的代码的资源消耗占用了 80% 的总资源消耗。 SQL 语句也是一种代码，因此它也符合这个原理。在进行 SQL 调优的时候应该把主要精力放到这 20% 的最消耗系统资源的 SQL 语句中，不要想把所有的 SQL 语句都调整到最优状态。
索引是数据库调优的最根本的优化方法。
常用的 SQL 调优方法：
1) 创建必要的索引
2) 使用预编译查询
程序中通常是根据用户的输入来动态执行 SQL 语句，这时应该尽量使用参数化 SQL ，这样不仅可以避免 SQL 注入漏洞攻击，最重要数据库会对这些参数化 SQL 执行预编译。
3) 调整 WHERE 子句中的连接顺序
DBMS 一般采用自下而上的顺序解析 WHERE 子句，根据这个原理 , 表连接最好写在其他 WHERE 条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录。
比如下面的 SQL 语句性能较差： SELECT * FROM T_Person WHERE FSalary > 50000 AND FPosition= ‘ MANAGER ’ AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM T_Manager WHERE FManagerId=2);
我们将子查询的条件放到最前面，下面的 SQL 语句性能比较好： SELECT * FROM T_Person WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM T_Manager WHERE FManagerId=2) AND FSalary > 50000 AND FPosition= ‘ MANAGER ’ ;
4) SELECT 语句中避免使用 '*'
SELECT * 比较简单，但是除非确实需要检索所有的列，否则将会检索出不需要的列，这回增加网络的负载和服务器的资源消耗；即使确实需要检索所有列，也不要使用 SELECT * ，因为这是一个非常低效的方法， DBMS 在解析的过程中，会将 * 依次转换成所有的列名，这意味着将耗费更多的时间。
5) 尽量将多条 SQL 语句压缩到一句 SQL 中
每次执行 SQL 的时候都要建立网络连接、进行权限校验、进行 SQL 语句的查询优化、发送执行结果，这个过程是非常耗时的，因此应该尽量避免过多的执行 SQL 语句，能够压缩到一句 SQL 执行的语句就不要用多条来执行。
6) 用 Where 子句替换 HAVING 子句
避免使用 HAVING 子句，因为 HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。如果能通过 WHERE 子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。 HAVING 中的条件一般用于聚合函数的过滤，除此而外，应该将条件写在 WHERE 子句中。
7) 使用表的别名
当在 SQL 语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个列名上。这样就可以减少解析的时间并减少那些由列名歧义引起的语法错误。
8) 用 EXISTS 替代 IN
在查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接，在这种情况下，使用 EXISTS 而不是 IN 通常将提高查询的效率，因为 IN 子句将执行一个子查询内部的排序和合并。
9) 用表连接替换 EXISTS
通常来说，表连接的方式比 EXISTS 更有效率，因此如果可能的话尽量使用表连接替换 EXISTS 。
10) 避免在索引列上使用计算
在 WHERE 子句中，如果索引列是计算或者函数的一部分， DBMS 的优化器将不会使用索引而使用全表扫描。
11) 用 UNION ALL 替换 UNION
当 SQL 语句需要 UNION 两个查询结果集合时，即使检索结果中不会有重复的记录，如果使用 UNION 这两个结果集同样会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。 因此，如果检索结果中不会有重复的记录的话，应该用 UNION ALL 替代 UNION ，这样效率就会因此得到提高。
12) 避免隐式类型转换造成的全表扫描
13) 防止检索范围过宽
如果 DBMS 优化器认为检索范围过宽，那么它将放弃索引查找而使用全表扫描。下面是几种可能造成检索范围过宽的情况： 使用 IS NOT NULL 或者不等于判断，可能造成优化器假设匹配的记录数太多。 使用 LIKE 运算符的时候， "a%" 将会使用索引，而 "a%c" 和 "%c" 则会使用全表扫描，因此 "a%c" 和 "%c" 不能被有效的评估匹配的数量。
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