Sql пример: Основные команды SQL, которые должен знать каждый программист

Результат:

Что нужно знать об SQL-инъекциях — Джино • Журнал

SQL-инъекции — термин для обозначения одного из наиболее распространённых типов атаки на сайты. Сообщество по обеспечению безопасности OWASP включило его в десятку самых известных методов атак, в числе которых также межсайтовый скриптинг, использование компонентов с известными уязвимостями, непроверенные переадресации.

SQL-инъекции часто применяют для получения доступа к веб-ресурсам хакеры и пентестеры. Этот метод появился более 20 лет назад, но SQL-инъекции по-прежнему применяются, и довольно успешно. Угрозе подвергаются те веб-сайты, что не защищены безопасным кодированием.

В этой статье мы расскажем, как именно действуют SQL-инъекции и в чём их вред. Если вы совсем не знакомы с этой тематикой, и что-то будет для вас непонятно, ниже мы подробно рассмотрим азы. Там будет информация о реляционных базах данных и о том, как формируются SQL-запросы.

Принцип действия SQL-инъекций

Задача хакера — попытаться изменить SQL-выражение, которое веб-сервис направляет в БД. Для этого в форму аутентификации для пользователя поставляются специальные данные. Ниже приведем несколько примеров для наглядности.

Пример атаки с SQL-инъекцией

Вводимые пользователем в форму имя и пароль всегда сверяются с данными из БД. Если там всё верно и нет никаких ошибок, то веб-страница разрешит ему доступ.

В БД отправляется такой SQL-запрос:

SELECT * FROM users WHERE username=’ProvidedUsername’ and password=’ProvidedPassword’;

В этом случае произойдёт извлечение из таблицы users всех тех записей, где указано имя пользователя ProvidedUsername, а пароль — ProvidedPassword. Если в таблице найдётся запись, соблюдающая оба этих условия, то пользователь правильно ввёл имя и пароль. А значит, ему откроется доступ.

Теперь предположим, что вместо имени пользователь введёт вот это:

a’ OR 1=1;--

А вместо пароля — случайный набор символов (неважно, что будет вписано в это поле, ниже мы об этом скажем).

Приложение сформирует следующее SQL-выражение:

SELECT * FROM users WHERE username=’a’ OR 1=1;--’ and password=’RandomPass’;

При обработке этого запроса БД извлечёт запись из таблицы с именем users, если в ней имя пользователя указано как a. Она будет извлечена и в случае выполнения второго условия — если выражение 1=1 верно. То есть тут используется принцип «‎верно это значение ИЛИ то значение». А так как 1=1 верно всегда, при вводе такого запроса будут извлечены все записи из таблицы.

Обратите также внимание на дублирующийся дефис в SQL-выражении. Его используют для комментариев — получается, что остальная часть строки будет закомментирована. То есть БД её обрабатывать не будет.

Получается, что БД выполнит только эту часть запроса:

SELECT * FROM users WHERE username=’a’ OR 1=1;--’ and password=’RandomPass’;

При обработке запроса БД извлечёт список записей, которые отличаются от NULL. Следовательно, пользователь получит доступ.

Подробнее о реляционных базах данных

Рассмотрим реляционные базы данных (БД). В них хранится информация, представленная в виде двухмерных таблиц. В каждой содержатся столбцы и строки. В строках (записях) будут размещаться описания каждого отдельного свойства объекта, а столбцы (атрибуты) нужны для извлечения определённых свойств из строки.

Пример. Рассмотрим таблицу с названием users.

Здесь мы видим три столбца — Id, User, Password. В этой таблице есть две строки.

Сведения из таблицы напоминают нам учётные данные пользователей. Когда они внесут своё имя и пароль в форму на сайте, система сверит их с информацией, которая хранится в такой таблице. И если они там будут обнаружены, то пользователю откроется доступ к приватной странице.

Мы привели самый простой пример реляционной БД. Но в основном они многосложные — с комплексом таблиц, а в них порой миллионы столбцов и строк. При этом таблицы часто взаимосвязаны с помощью внешних ключей. Эти ключи нужны для того, чтобы ссылаться на определённые данные из других таблиц.

Синтаксис языка SQL-запросов

Язык SQL нужен для управления реляционными БД. Его используют для просмотра, добавления, обновления и удаления данных.

Базовые SQL-выражения

Веб-сайты используют SQL-запросы для получения сведений из БД. В начале каждого из них всегда прописывается какая-то команда.

Пример. Перед нами SQL-выражение:

SELECT * FROM users;

В начале стоит команда SELECT — она нужна для получения данных из БД. Но эта команда сама по себе не даёт точной инструкции, а только определяет требования к возвращаемому набору данных. Поэтому она нуждается в дополнительных уточнениях. Для этого после неё здесь следует символ звёздочки, обозначающей обращение к данным сразу из всех столбцов таблицы.

Далее идёт ключевое слово FROM и название таблицы — users. Это значит, что данные будут извлекаться ИЗ таблицы именно с этим именем.

Читается это SQL-выражение так:

Извлечь данные всех столбцов из таблицы users.

А сейчас попробуем разнообразить этот SQL-запрос:

SELECT * FROM users WHERE user=’Mary’;

Мы даём здесь следующую команду: получить только те записи, где в качестве имени пользователя указано слово Mary.

Команды и ключевые слова SQL

Сейчас мы перечислим самые популярные команды и ключевые слова SQL. Вам не обязательно очень хорошо знать их, чтобы разобраться в теме SQL-инъекций. Однако всё же стоит изучить и эту информацию более детально.

1. SELECT получает данные. Эта команда определяет список возвращаемых столбцов, их имена. Также она устанавливает ограничения — на уникальность строк или на количество строк в данных.
2. INSERT INTO добавляет записи. Они будут загружаться в указанную таблицу БД.
3. UPDATE обновляет записи. Команда вносит изменения в уже существующие строки таблицы.
4. DELETE удаляет записи. Требуется для того, чтобы убрать из таблиц в БД ненужные строки.
5. CREATE TABLE создаёт таблицу. В БД будет добавлена новая таблица.
6. FROM задаёт выражение. Оно будет определять базовый набор данных для применения операций, указанных в других предложениях запроса.
7. WHERE задаёт ограничение. Команда фильтрует записи по конкретному условию.
8. ORDER BY сортирует данные. Речь идёт о сведениях, полученных командой SELECT. После этого отсортированные записи попадают в точку вызова.

Что нужно запомнить

SQL-инъекция — это метод атаки на сайты.

Язык SQL нужен для управления реляционными БД.

В языке SQL есть запросы, состоящие из команд и ключевых слов.

Принцип действия SQL-инъекции — изменение SQL-выражения, которое веб-приложение направляет в БД.

Spark SQL с примерами

Делитесь любовью

Spark SQL — очень важный и наиболее часто используемый модуль для обработки структурированных данных. Spark SQL позволяет запрашивать структурированные данные с помощью SQL или DataFrame API.

1. Введение в Spark SQL

spark.sql — это модуль в Spark, который используется для выполнения SQL-подобных операций с данными, хранящимися в памяти. Вы можете либо использовать программный API для запроса данных, либо использовать запросы ANSI SQL, аналогичные RDBMS. Вы также можете смешивать оба, например, использовать API для результата SQL-запроса.

Ниже приведены важные классы из модуля SQL.

• spark.sql.SparkSession — SparkSession является основной точкой входа для функций DataFrame и SQL.
• spark.sql.DataFrame – DataFrame представляет собой распределенный набор данных, организованных в именованные столбцы.
• spark.sql.Column — выражение столбца в DataFrame.
• spark.sql.Row — строка данных в DataFrame.
• spark.sql.GroupedData — тип объекта, возвращаемый функцией DataFrame.groupBy().
• spark.sql.DataFrameNaFunctions — методы обработки отсутствующих данных (пустые значения).
• spark.sql.DataFrameStatFunctions — методы для функций статистики.
• spark.sql.functions — список стандартных встроенных функций.
• spark.sql.types — доступные типы данных SQL в Spark.
• spark.sql.Window – будет использоваться для работы с оконными функциями.

Независимо от того, какой подход вы используете, вы должны создать SparkSession, который является точкой входа в приложение Spark.

# Импорт SparkSession
импортировать org.apache.spark.sql.SparkSession
# Создать SparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local[1]")
                        .appName("SparkByExamples.com")
                        .getOrCreate()
 

2. Spark SQL DataFrame API

Определение Spark DataFrame очень хорошо объясняется Databricks, поэтому я не хочу определять его снова и сбивать вас с толку. Ниже приведено определение, которое я описал в Databricks.

DataFrame — это распределенная коллекция данных, организованных в именованные столбцы. Концептуально он эквивалентен таблице в реляционной базе данных или фрейму данных в R/Python, но с более широкими возможностями оптимизации. DataFrames могут быть созданы из широкого спектра источников, таких как файлы структурированных данных, таблицы в Hive, внешние базы данных или существующие RDD. – Databricks

Если вы работаете с Python, я предполагаю, что вы уже знаете, что такое Pandas DataFrame; Spark DataFrame в основном похож на Pandas DataFrame, за исключением того, что Spark DataFrame распределены в кластере (это означает, что данные в DataFrame хранятся на разных машинах в кластере), и любые операции в Spark выполняются параллельно на всех машинах, тогда как Panda Dataframe хранит и работает на одной машине.

Если у вас нет опыта работы с Python, просто знайте, что данные в Spark DataFrames хранятся на разных машинах в кластере. Когда вы запускаете на локальном ноутбуке, он использует запуски на вашем ноутбуке.

3. Выполнение SQL-запросов в Spark

Spark SQL — один из наиболее часто используемых модулей Spark , который используется для обработки структурированного формата данных столбцов. После создания DataFrame вы можете взаимодействовать с данными, используя синтаксис SQL.

Другими словами, Spark SQL предоставляет собственные запросы RAW SQL в Spark, что означает, что вы можете запускать традиционный ANSI SQL в Spark Dataframe.0009 где , сгруппировать по , объединить , union и т. д.

Чтобы использовать SQL, сначала создайте временную таблицу в DataFrame с помощью функции createOrReplaceTempView(). После создания к этой таблице можно получить доступ на протяжении всего сеанса SparkSession, используя sql() , и она будет удалена вместе с завершением SparkContext.

Используйте метод sql() объекта SparkSession для выполнения запроса, и этот метод возвращает новый кадр данных.

4. Примеры Spark SQL

4.1 Создание представления SQL

Создание кадра данных из файла CSV. Вы можете найти этот CSV-файл в проекте Github.

// Читаем файл CSV в таблицу
val df = spark.read.option («заголовок», правда)
          .csv("/Users/admin/simple-zipcodes.csv")
df.printSchema()
df.show ()
 

Выход ниже выходного.

Чтобы использовать запрос ANSI SQL, аналогичный СУБД, необходимо создать временную таблицу, прочитав данные из файла CSV. Вы можете найти этот CSV-файл в проекте Github.

// Читаем файл CSV в таблицу
spark.read.option("заголовок",true)
          .csv("/Users/admin/simple-zipcodes.csv")
          .createOrReplaceTempView ("Почтовые индексы")
 

4.2 Spark SQL для выбора столбцов

Функция select() API DataFrame используется для выбора определенных столбцов из DataFrame.

// DataFrame API Выбор запроса
df.select («страна», «город», «почтовый индекс», «штат»)
     .показать(5)
 

В SQL вы можете добиться того же, используя SELECT FROM 9Пункт 0010, как показано ниже.

// SQL-запрос выбора
spark.sql("ВЫБЕРИТЕ страну, город, почтовый индекс, штат ИЗ ПОЧТОВЫХ КОДЕРОВ")
     .показать(5)
 

Оба вышеприведенных примера дают следующий вывод.

4.3 Фильтрация строк

Чтобы отфильтровать строки из данных, вы можете использовать функцию where() из DataFrame API.

// API DataFrame, где()
df.select («страна», «город», «почтовый индекс», «штат»)
  .где("состояние == 'AZ'")
  .показать(5)
 

Точно так же в SQL можно использовать Пункт WHERE выглядит следующим образом.

// SQL, где
spark.sql(""" ВЫБЕРИТЕ страну, город, почтовый индекс, штат ИЗ ПОЧТОВЫХ КОДОВ
          ГДЕ состояние = 'AZ' """)
     .показать(5)
 

Выход ниже выходного.

4.4 Сортировка

Для сортировки строк в определенном столбце используйте функцию orderBy() в DataFrame API.

// сортировка
df.select («страна», «город», «почтовый индекс», «штат»)
  .where("указать в ('PR','AZ','FL')")
  . orderBy ("состояние")
  .показать(10)
 

В SQL можно добиться сортировки с помощью ORDER BY пункт.

// SQL ЗАКАЗАТЬ ПО
spark.sql(""" ВЫБЕРИТЕ страну, город, почтовый индекс, штат ИЗ ПОЧТОВЫХ КОДОВ
          ГДЕ состояние в порядке ('PR','AZ','FL') по состоянию """)
     .показать(10)
 

4.5 Группировка

Метод groupBy().count() используется для группировки по DataFrame.

// группировка
df.groupBy("состояние").count()
  .показывать()
 

Вы можете получить группу в Spark SQL, используя предложение GROUP BY .

// Предложение SQL GROUP BY
spark.sql(""" Состояние SELECT, count(*) as count FROM ZIPCODES
          СГРУППИРОВАТЬ ПО состоянию """)
     .показывать()
 

4.6 Операции соединения SQL

Аналогичным образом, если у вас есть две таблицы, вы можете выполнять операции соединения в Spark.

4.7 Штуцер

Информацию о штуцерах см. в примерах штуцеров Spark.

5.

Заключение

В этой статье вы узнали, что такое модуль Spark SQL, его преимущества, важные классы из модуля и как выполнять SQL-подобные операции с DataFrame и временными таблицами.

• Spark SQL datediff()
• Spark Получить текущие настройки SparkContext
• Spark SQL datediff()
• Spark SQL Создание таблицы
• Spark SQL like() с использованием подстановочного знака Пример
• Spark SQL — выбор столбцов из DataFrame
• Внутреннее соединение Spark SQL с примером
• Самосоединение Spark SQL с примером 9 0016

Оператор SQL Server И на примерах

Резюме : в этом руководстве вы узнаете, как использовать оператор SQL Server И для объединения нескольких логических выражений.

Введение в SQL Server 9Оператор 0009 И

И — это логический оператор, который позволяет комбинировать два логических выражения. Он возвращает TRUE только тогда, когда оба выражения оцениваются как TRUE .

Ниже показан синтаксис оператора AND :

 boolean_expression AND boolean_expression
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

boolean_expression — любое допустимое логическое выражение, значение которого равно ИСТИНА , ЛОЖЬ и НЕИЗВЕСТНО .

В следующей таблице показан результат объединения значений TRUE , FALSE и UNKNOWN с использованием оператора AND :

9023 8 НЕИЗВЕСТНО

При использовании в выражении более одного логического оператора SQL Server всегда оценивает операторы И . первый. Однако вы можете изменить порядок оценки, используя круглые скобки.

Примеры операторов SQL Server

И

См. следующую таблицу продуктов в образце базы данных:

A) Пример использования оператора

И

В следующем примере выполняется поиск продуктов, для которых идентификационный номер категории равен единице, а прейскурантная цена больше 400:

 ВЫБЕРИТЕ
    *
ОТ
    производство.продукция
ГДЕ
    id_категории = 1
И list_price > 400
СОРТИРОВАТЬ ПО
    list_price DESC;
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

Вот результат:

B) Использование нескольких операторов

И пример

Следующий оператор находит продукты, которые соответствуют всем следующим условиям: идентификатор категории равен 1, прейскурантная цена больше 400 и идентификатор бренда равен 1:

 ВЫБЕРИТЕ
    *
ОТ
    производство.продукция
ГДЕ
    id_категории = 1
И list_price > 400
И бренд_ид = 1
СОРТИРОВАТЬ ПО
    list_price DESC;
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

Результат следующий:

C) Использование оператора

И с другими логическими операторами

См. следующий пример запроса:

 SELECT
    *
ОТ
    производство.продукция
ГДЕ
    идентификатор_бренда = 1
ИЛИ бренд_id = 2
И list_price > 1000
СОРТИРОВАТЬ ПО
    brand_id DESC;
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

Ниже показан результат:

В этом примере мы использовали операторы ИЛИ и И в условии. Как всегда, SQL Server сначала оценивал оператор AND . Таким образом, запрос извлекает продукты, у которых идентификатор бренда равен двум, а прейскурантная цена превышает 1000, или те, у которых идентификатор бренда равен единице.

Чтобы получить продукт, у которого идентификатор бренда равен единице или двум, а прейскурантная цена больше 1000, используйте скобки следующим образом:

 SELECT
    *
ОТ
    производство.продукция
ГДЕ
    (brand_id = 1 ИЛИ brand_id = 2)
И list_price > 1000
СОРТИРОВАТЬ ПО
    идентификатор_бренда;
  Язык кода: SQL (язык структурированных запросов) (sql)  

Запрос возвратил следующий результат:

В этом руководстве вы узнали, как использовать оператор SQL Server AND для объединения двух логических выражений.