使用一次sql请求，返回分页数据和总条数

日常搬砖，总少不了需要获取分页数据和总行数。

一直以来的实践是编码两次sql请求，分别拉分页数据和totolCount。

最近我在思考：

常规实践为什么不是 在一次sql请求中中执行多次sql查询或多次更新，显而易见的优势：

① 能显著减低“客户端和服务器之间的网络往返次数”，提高吞吐量
② 简化客户端代码逻辑

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1. mysql 默认单sql请求单语句

mysql客户端选项client_multi_statements默认为false： 会禁止多条 SQL 语句的执行，这意味着在单个sql请求中只有第一条 SQL 语句会被执行，后续的 SQL 语句将被忽略。

这是一种提高数据库操作安全性的方法，可以有效防止 SQL 注入攻击和意外执行多条语句带来的风险。

MySQL客户端支持修改这样的设定 ：client_multi_statements=true， 一次sql请求，内多次执行sql查询或操作。

劣势：存在sql注入的风险， 错误处理比较复杂。

(1) go-sql-driver开启多语句支持: multiStatements=true

(2) 常规编码： 一次sql请求内多次sql操作

qStr:= "SELECT *  FROM `dict_plugin`  limit  20 ,10;"
qStr += "SELECT count(*) as  totalCount  from `dict_plugin`;"

将会形成2个数据集，golang的实践如下：

    results, err = p.Query(qStr)
    for results.Next() {
      err = results.Scan(&...)
    }

    if !results.NextResultSet() {
       log.ErrorF(ctx, "expected more result sets: %v", results.Err())
    }
        
    for results.Next() {
      err = results.Scan(&totalCount)
    }

既然提到了开启client_multi_statements 有sql注入的风险，我们就展开聊一聊。

2. sql注入

我们先看下sql注入的原理：

有这样的业务sql：

var input_name string
query: = "select  * from user where user_name='" + input_name+"'"
sql.Query(query)

如果从界面输入的input_name="janus';delete from user; --",
会形成恶意sql：select * from user where user_name='janus';delete from user; --' 。

这个时候，客户端的client_multi_statements默认值为false就能于水火之间挽救数据库： 执行第一个sql之后，后面的恶意sql都不会执行。

由此可知，client_multi_statements=false，确实可以显著降低sql注入的风险，但是还是没有办法避免单sql注入， 比如从界面密码框注入' OR '1'='1 会绕过登录认证。

query:= "select * from user where user='" + input_name +"' and  pwd='" +input_pwd +"'" 
 

select * from user where user='xxx' and pwd='' OR '1'='1'  -- 会绕过认证逻辑。

3. 参数化查询防止sql注入

javaer 有文章预编译SQL为什么能够防止SQL注入指出： 参数化防止sql注入有两种实现

• 驱动对参数字符串中 特殊字符做转义
• 预编译语句

golang 官方有参数化查询可以防止sql注入风险，

• 常规的Query(str) 形成的就是 sql Query硬编码写法，
• 参数化的Query(str,args...) 会利用预编译语句， 当然golang 也有明确要求使用预编译语句的写法，下面有介绍。

// Correct format for executing an SQL statement with parameters.

var queryStr = "SELECT * FROM `dict_plugin_Test` WHERE `plugin_name` = ?"
var args string = "55 union select * from `dict_plugin_Test`"

rows, err := db.Query(queryStr, args)

sql查询内部会利用提供的参数1创建预编译语句， 后面执行的是： 用参数替换占位符后预编译语句。

在服务器收到的查询日志如下：

2024-08-13T08:07:18.922818Z   26 Connect	root@localhost on tcinfra_janus_sharing using TCP/IP
2024-08-13T08:07:18.924525Z   26 Prepare	SELECT * FROM `dict_plugin_Test` WHERE `plugin_name` = ?
2024-08-13T08:07:18.924671Z   26 Execute	SELECT * FROM `dict_plugin_Test` WHERE `plugin_name` = '55 union select * from `dict_plugin_Test`'
2024-08-13T08:07:18.925273Z  26 Close stmt

判断mysql数据库开启了查询日志： show variables like '%general_log%';
打开sql查询日志的开关： set global general_log = on; 。

注意： 参数占位符根据DBSM和驱动而有所不同，例如，Postgres 的pq驱动程序接受占位符形式是 $1而不是?。

3.1 预编译语句

数据库预编译后， SQL语义结构和数据分离，这样即使输入包含恶意代码，它也只会被当作数据处理，不会影响已经被解析固定的SQL语义结构。

预编译语句包含两次 sql交互：

① 预编译阶段（Prepare Phase）：

-   客户端向服务器发送一个包含 SQL 语句（带有参数占位符）的请求。
-   sql服务器对SQL 语句进行语法和语义检查，然后对其进行预编译，并为其分配一个标识符（Statement ID）。
-   服务器返回一个确认响应，表示预编译语句已经成功准备好。

② 执行阶段（Execute Phase）：

-   客户端发送执行请求，包含预编译语句的标识符和实际参数值。
-   服务器将参数值绑定到预编译语句的占位符上，然后执行该语句。
-   服务器返回执行结果（如结果集或影响的行数）。

图示如下：

客户端                          服务器
   |                               |
   |----预编译语句（Prepare）------>|
   |                               |
   |<-------确认响应（OK）----------|
   |                               |
   |---执行语句（Execute） + 参数---->|
   |                               |
   |<----------查询结果-------------|

我们了解到预编译语句，将SQL语义和数据分离，通过两次sql交互（在预编译阶段固定了sql语义结构）， 有效防止了SQL注入攻击, 另一方面，预编译语句在重复执行某一sql语句时确实有加快查询结果的效果。

golang的明确的预编译语句写法，与常规的sql查询类似：

stmt, err := p.Prepare("SELECT * FROM `dict_plugin_Test` WHERE `plugin_name` = ?")
var args string = "55 union select * from `dict_plugin_Test`"
results, err := stmt.Query(args)
if err != nil {
        fmt.Printf("query fail: %v", err)
        return err
}
defer stmt.Close()

for results.Next() {
    err = results.Scan(.....)
    ......
}

btw, C# 其实也支持预编译语句版本的sqlCommand： SqlCommand.Prepare()

C# 参数化查询防止sql注入，类似java,驱动对特殊字符转义; 若编程要求使用预编译，自然就使用预编译语句。

总结

本文通过我们最初开始数据库编程时的一个实践， 提出在【一次sql请求中执行多次sql查询】的猜想；

了解到client_multi_statements= false 确实能避免一部分sql注入风险；

之后落地到sql注入的核心， 给出了参数化查询（预编译语句）能防止sql注入的核心作用。