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聊聊gorm的读写分离
isTransaction(db.Statement.ConnPool) { if rawSQL := db.Statement.SQL.String(); len(rawSQL) > := strings.TrimSpace(db.Statement.SQL.String()); len(rawSQL) > 10 && strings.EqualFold(rawSQL[:6], " strings.EqualFold(rawSQL[len(rawSQL)-10:], "for update") { db.Statement.ConnPool = dr.resolve := stmt.SQL.String(); rawSQL ! = "" { if r, ok := dr.resolvers[getTableFromRawSQL(rawSQL)]; ok { return
2.2K40发布于 2021-01-15 - 来自专栏编程录
Yii断点打印sql语句
找到如下方法 private function logQuery($category) { if ($this->db->enableLogging) { $rawSql = $this->getRawSql(); Yii::info($rawSql, $category); } if (! $this->db->enableProfiling) { return [false, isset($rawSql) ? $rawSql : null]; } return [true, isset($rawSql) ? $rawSql : $this->getRawSql()]; } 找到 $rawSql = $this->getRawSql(); 打印就可以得到Sql
1.2K20发布于 2019-09-19 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊gorm的读写分离
isTransaction(db.Statement.ConnPool) { if rawSQL := db.Statement.SQL.String(); len(rawSQL) > := strings.TrimSpace(db.Statement.SQL.String()); len(rawSQL) > 10 && strings.EqualFold(rawSQL[:6], " strings.EqualFold(rawSQL[len(rawSQL)-10:], "for update") { db.Statement.ConnPool = dr.resolve := stmt.SQL.String(); rawSQL ! = "" { if r, ok := dr.resolvers[getTableFromRawSQL(rawSQL)]; ok { return
69250发布于 2021-01-25 - 来自专栏函数式编程语言及工具
SDP（5）：ScalikeJDBC- JDBC-Engine：Streaming
NotUsed] = { val publisher: DatabasePublisher[A] = NamedDB('h2) readOnlyStream { val rawSql (_)) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.iterator ) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.collection.apply[ (_)) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.iterator ) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.collection.apply[
1.2K40发布于 2018-03-16 从0到1搭建一个智能分析OBS埋点数据的AI Agent｜得物技术
那么我就去抓取了大盘中的数据所调用的接口，意外地发现，不同的数据调用的是同一个接口https://xxx.com/api/ds/query，只是入参不同而已，而且发现，查询的逻辑是通过rawSql将查询语句直接传过去 StringrawSql,Stringformat){GrafanaRequestrequest=newGrafanaRequest(fromTimestamp,toTimestamp,intervalMs,rawSql 时间间隔intervalMs需要与rawSql中的$__timeGroup(timestamp,interval)保持对应。 比如intervalMs=86400000L表示1天,rawSql中$__timeGroup(timestamp,1d)也需要保持一致。 参数示例：{"from":"2025-11-1600:00:00","to":"2025-11-1623:59:59","format":"table","intervalMs":null,"rawSql
25120编辑于 2025-12-11- 来自专栏红蓝对抗
Ebean框架常见SQL注入场景
2.3.2 RawSqlBuilder 一般来说可以通过RawSql显式指定要执行的SQL语句，并将列显式映射到对应的属性。但是使用不当也会出现SQL注入的风险。 LIKE '%" + q + "%' \n" + " OR c.company LIKE '%" + query + "%'"; RawSql rawSql = RawSqlBuilder.unparsed(sql) .columnMapping("v.id", "id") .columnMapping contact.postcode") .create(); Query eQ = Ebean.find(Venue.class); eQ.setRawSql(rawSql
59710编辑于 2024-06-17 - 来自专栏函数式编程语言及工具
SDP（3）：ScalikeJDBC- JDBC-Engine：Fetching
(_)) ctx.queryTags.foreach(rawSql.tags(_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map ctx.queryTimeout.foreach(rawSql.queryTimeout(_)) ctx.queryTags.foreach(rawSql.tags(_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(rowConverter) sql.collection.apply[C]()
1.9K50发布于 2018-03-16 - 来自专栏Coding实践
基于rpcx框架的服务器监控系统实践
"editorMode": "code", "format": "time_series", "rawQuery": true, "rawSql ": "code", "format": "table", "hide": false, "rawQuery": true, "rawSql "editorMode": "code", "format": "time_series", "rawQuery": true, "rawSql ": "code", "format": "table", "hide": false, "rawQuery": true, "rawSql
42910编辑于 2024-01-31 - 来自专栏IT码农
yii2自定义日志
$query->createCommand()->rawSql, Logger::LEVEL_INFO); return $list; }
41051编辑于 2022-01-10 - 来自专栏雪雁的专栏
EFCore批量操作，你真的清楚吗
③ 另外一个批量操作的方法，这里也点一下：构造Rawsql 【EFCore也支持Rawsql】 sqlite不支持存储过程，为批量插入提高性能，可采用此方案： var insertStr = new
3.8K10发布于 2019-12-05 - 来自专栏IT码农
yii2.0框架操作集合（持续更新）
打印执行语句 echo $query->createCommand()->rawSql;exit; //修改服务人员.clerk-btn属于模态框外部的事件，此处不得使用解绑功能 // $('.clerk-btn
43731编辑于 2022-01-10 - 来自专栏函数式编程语言及工具
PICE（1）：Programming In Clustered Environment - 集群环境内编程模式
Source[A,NotUsed] = { val publisher: DatabasePublisher[A] = NamedDB('h2) readOnlyStream { val rawSql (_)) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(extractor) sql.iterator .withDBSessionForceAdjuster implicit cbf: CanBuildFrom[Nothing, A, C[A]]): C[A] = { val rawSql (_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(extractor) sql.collection.apply[C]() } def jdbcExcuteDDL
1.6K30发布于 2018-08-01 - 来自专栏everhad
Android中SQLite数据库小计
可以执行sql并返回Cursor作为结果： Cursor c = db.rawQuery("pragma table_info(" + tableName + ")", null); execSQL和rawSQL execSQL的方便之处在于创建数据库结构，通常来说rawSQL是完全应该避免使用的。 execSQL和rawSQL方法都接收bindArgs参数，方便在SQL中传递变量。避免SQL注入这样的问题。 , new String[] {"15", "linus"}); 此方法是删除数据的SQL的一个简单拆分，比rawSQL略参数化些。
2.7K90发布于 2018-01-05 - 来自专栏函数式编程语言及工具
SDP（7）：Cassandra- Cassandra-Engine：Streaming
Source[A,NotUsed] = { val publisher: DatabasePublisher[A] = NamedDB('h2) readOnlyStream { val rawSql (_)) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.iterator .withDBSessionForceAdjuster implicit cbf: CanBuildFrom[Nothing, A, C[A]]): C[A] = { val rawSql (_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.collection.apply[C]() } def jdbcExcuteDDL
3.7K60发布于 2018-03-16 - 来自专栏函数式编程语言及工具
PICE（2）：JDBCStreaming - gRPC-JDBC Service
NotUsed] = { val publisher: DatabasePublisher[A] = NamedDB(ctx.dbName) readOnlyStream { val rawSql (_)) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(extractor) sql.iterator .withDBSessionForceAdjuster implicit cbf: CanBuildFrom[Nothing, A, C[A]]): C[A] = { val rawSql (_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(extractor) sql.collection.apply[C]() } def jdbcExecuteDDL
1.7K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏函数式编程语言及工具
SDP（4）：ScalikeJDBC- JDBC-Engine：Updating
ctx.parameters match { case Nil => Nil case p@_ => p.head } val rawSql SQLToCollectionImpl[A, NoExtractor](ctx.statements.head, params)(noExtractor("")) ctx.queryTimeout.foreach(rawSql.queryTimeout (_)) ctx.queryTags.foreach(rawSql.tags(_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map
1.6K30发布于 2018-03-16 - 来自专栏函数式编程语言及工具
SDP（12）： MongoDB-Engine - Streaming
Source[A,NotUsed] = { val publisher: DatabasePublisher[A] = NamedDB('h2) readOnlyStream { val rawSql (_)) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.iterator .withDBSessionForceAdjuster implicit cbf: CanBuildFrom[Nothing, A, C[A]]): C[A] = { val rawSql (_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(ctx.extractor) sql.collection.apply[C]() } def jdbcExcuteDDL
1.6K100发布于 2018-04-02 - 来自专栏黯羽轻扬
Raw SQL，Query Builder与ORM
简洁程度和性能都比不了人工思考优化过的产物 比如 Knex 并未对View（视图）和Stored Procedure（存储过程）提供 Builder 支持，相关操作仍通过写裸 SQL（knex.schema.raw(rawSql )）来完成，其它 Query Builder 也存在类似的问题 另一方面，无论 Query Builder 能否覆盖 SQL 的所有特性，都会提供一个raw(rawSql)接口作为出口（escape hatches
2K20发布于 2019-06-19 - 来自专栏函数式编程语言及工具
PICE（3）：CassandraStreaming - gRPC-CQL Service
NotUsed] = { val publisher: DatabasePublisher[A] = NamedDB(ctx.dbName) readOnlyStream { val rawSql (_)) val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map(extractor) sql.iterator .withDBSessionForceAdjuster implicit cbf: CanBuildFrom[Nothing, A, C[A]]): C[A] = { val rawSql (_)) rawSql.fetchSize(ctx.fetchSize) try { implicit val session = NamedAutoSession(ctx.dbName statement: ${ctx.statement}, parameters: ${ctx.parameters}") val sql: SQL[A, HasExtractor] = rawSql.map
1.4K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏FreeBuf
Bandit：一款Python代码安全漏洞检测工具
hardcoded_sql_expressions B609 linux_commands_wildcard_injection B610 django_extra_used B611 django_rawsql_used
2.9K40发布于 2019-06-18
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