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SQL 注入面试题精选！25 道题及答案带你轻松应对面试

1. 什么是SQL注入？

答案：SQL注入是利用应用程序未能正确验证用户输入的数据而向数据库查询中插入或“注入”任意SQL代码的一种攻击技术。

2. 如何防止SQL注入？

答案：防止SQL注入的最佳实践包括使用预编译语句（Prepared Statements）和参数化查询，限制数据库用户的权限，验证和清理所有用户输入，使用存储过程，并定期更新和修补数据库系统。

3. 为什么使用预编译语句可以防止SQL注入？

答案：预编译语句将SQL代码与数据分离，这样即使用户输入了SQL语法，也会被作为普通的字符串处理，而不是执行为命令。

4. 举例说明一个典型的SQL注入攻击场景。

答案：如果一个登录表单直接将用户名和密码拼接到SQL查询中，攻击者可以通过输入`\’ OR \’1\’=\’1`来绕过认证逻辑，因为这会使条件永远为真。

5. 什么是盲注（Blind SQL Injection），它是如何工作的？

答案：盲注是指当攻击者无法看到错误信息时使用的SQL注入形式。攻击者通过发送特定的查询并观察应用的行为（如响应时间、页面内容的变化等）来推断出有关数据库结构的信息。

6. 如何检测网站是否存在SQL注入漏洞？

答案：检测SQL注入漏洞的方法包括手动测试输入点（例如搜索框、登录表单）、自动化扫描工具（如sqlmap），以及审查代码以查找不安全的数据库查询构造方式。

7. 什么是第二阶SQL注入（Second Order SQL Injection），它与传统的SQL注入有何不同？

答案：第二阶SQL注入指的是攻击者提供的输入最初不会被执行，而是存储在数据库中，然后在稍后的某个时间点被另一个查询触发执行。它不同于传统的即时执行型SQL注入。

8. 如何保护基于Web的应用程序免受SQL注入攻击？

答案：除了上述提到的预防措施外，还应该实施最小权限原则，确保应用程序只拥有完成其工作所需的最少数据库访问权限；同时要加密敏感数据，部署Web应用防火墙(WAF)等。

9. 如果已经遭受了SQL注入攻击，应采取哪些步骤？

答案：发现SQL注入后，首先应立即隔离受影响的系统，评估损害程度，修复漏洞，更改所有可能受影响的账户密码，并通知相关方（如用户、管理层）。还要考虑聘请安全专家进行彻底的安全审查。

10. 什么是时间盲注（Time-based Blind SQL Injection），它有什么特点？

答案：时间盲注是一种特殊的盲注类型，其中攻击者通过发送会导致数据库延迟响应的特殊查询来确定查询的结果。根据延迟的时间长短，攻击者可以判断某些条件是否为真。

11. 在使用ORM框架的情况下，如何防止SQL注入？

答案：大多数现代的ORM（对象关系映射）框架都内置了防止SQL注入的功能。它们通过参数化查询或预编译语句来构建SQL查询，避免直接拼接字符串。开发者应当遵循框架的最佳实践，确保所有查询都是通过安全的方法构造的，并且不绕过ORM直接执行原始SQL。

12. 什么是NoSQL注入，它与SQL注入有何不同？

答案：NoSQL注入是指针对非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra等）的注入攻击。由于NoSQL数据库的查询语法和结构不同于传统的SQL，所以其注入方式也有所区别。例如，在MongoDB中，注入可能涉及到操控JSON/BSON文档中的查询条件。防御NoSQL注入也需要采用特定于该类型数据库的技术，如正确地验证和清理输入数据，以及使用相应的驱动程序提供的安全特性。

13. 描述一种高级的SQL注入技术，如联合查询注入（Union Query Injection）。

答案：联合查询注入是利用`UNION`操作符将攻击者的查询结果附加到原始查询的结果集中。攻击者构造一个与原查询列数相同且兼容的数据类型的子查询，从而可以获取额外的信息，比如从其他表中读取敏感数据。防御这种攻击需要严格限制用户输入的内容，并确保即使在出现错误时也不会泄露关于数据库结构的信息。

14. 解释如何利用布尔盲注（Boolean-based Blind SQL Injection）推断出数据库的内容。

答案：布尔盲注是基于应用程序响应的变化来进行判断的一种技术。攻击者可以通过发送会返回真假两种不同页面内容或行为的查询来逐步确定数据库中的信息。例如，通过逐个字符猜测表名、列名或数据值，每次尝试不同的字符直到找到正确的那个，以此类推，最终可以获得完整的数据集。

15. 当应用部署在云环境中时，应采取哪些额外步骤来保护免受SQL注入攻击？

答案：除了常规的安全措施外，云环境下的应用还应该利用云服务提供商的安全功能，如网络级防火墙规则、数据库审计日志、自动补丁更新和配置管理工具。此外，应该实施严格的IAM（身份和访问管理）策略，控制谁能访问数据库实例，并启用加密以保护静态和传输中的数据。

16. 如何通过HTTP头部进行SQL注入攻击，举例说明。

答案：有时Web应用程序不仅会在URL参数或表单字段中处理用户输入，还会根据HTTP头部（如User-Agent, Referer等）来执行某些逻辑或查询。如果这些头部没有被妥善处理，也可能成为SQL注入的入口点。例如，一个应用程序可能会根据Referer头来记录来源网站，而这个过程中的SQL查询如果没有正确处理，就可能导致SQL注入。

17. 描述一次SQL注入攻击成功后，攻击者能获得的最大权限是什么？

答案：成功的SQL注入攻击可以使攻击者获得对整个数据库的完全控制权，包括但不限于读取、修改或删除任意数据；获取存储过程、触发器和其他数据库对象的定义；甚至在某些情况下，如果数据库配置不当，攻击者还可以通过xp_cmdshell等扩展存储过程执行操作系统级别的命令，进而可能控制服务器。

18. 请解释如何利用错误消息进行SQL注入攻击，并说明为什么这很重要。

答案：详细的错误消息可以为攻击者提供有关数据库内部工作方式的重要线索，如数据库类型、版本、表结构等。通过诱导应用程序抛出包含有用信息的错误，攻击者能够更快地识别和利用漏洞。因此，生产环境中的应用程序应当配置为只显示通用的错误消息，而不透露任何敏感的技术细节。

19. 什么是多语句SQL注入（Multi-statement SQL Injection），它有什么风险？

答案：多语句SQL注入允许攻击者在一个查询中插入多个独立的SQL命令。如果数据库配置允许执行多条语句，那么攻击者就可以通过这种方式执行一系列恶意操作，如创建新用户、更改密码或执行破坏性命令。为了防止这种情况，应该禁止在应用程序中执行多语句查询，并始终限制用户的权限。

20. 解释如何在代码审查过程中发现潜在的SQL注入漏洞。

答案：在代码审查期间，重点应该是寻找所有与数据库交互的地方，特别是那些直接或间接使用用户输入构建SQL查询的地方。检查是否正确使用了预编译语句、参数化查询或ORM方法，以及是否有适当的输入验证和清理逻辑。同时，还要注意任何异常处理机制，确保它们不会意外地暴露出敏感信息。

21. 如何在不返回任何错误信息的情况下，利用时间延迟盲注（Time-based Blind SQL Injection）确定数据库版本？

答案：即使应用程序被配置为不显示任何错误信息，攻击者仍然可以使用时间延迟盲注技术来推测数据库版本。例如，在MySQL中，可以通过`IF`语句或`SLEEP()`函数构造查询，使得如果某个条件成立，则查询会延迟特定的时间。通过二分法逐字符猜测数据库版本字符串中的每个字符，并根据响应时间判断猜测是否正确，最终可以完整地推断出数据库版本。

22. 在SQL注入漏洞修复后，为什么还需要进行回归测试？请详细解释。

答案：回归测试是在修复软件缺陷后重新运行以前的测试用例，以确保新的更改没有引入新的问题或导致现有功能失效。对于SQL注入修复而言，回归测试可以帮助确认修复确实有效，防止其他地方存在类似的问题，并且验证修复不会影响应用程序的正常功能。此外，它还可以帮助发现那些可能被忽视的边缘情况或复杂的输入场景。

23. 描述一个场景，在这个场景中，尽管使用了预编译语句和参数化查询，但应用程序仍然容易受到SQL注入攻击。

答案：即使使用了预编译语句和参数化查询，如果应用程序逻辑允许动态构建查询的一部分（如表名、列名），并且这部分是由用户输入控制的，那么就可能存在SQL注入风险。例如，如果开发者基于用户提供的排序字段名称来构建查询，而这些字段名称没有经过严格的白名单验证，攻击者就可以操纵输入来执行任意查询。因此，除了参数化查询外，所有动态生成的SQL部分都应严格限制并验证。

24. 解释如何利用SQL注入绕过基于角色的访问控制（RBAC）。

答案：基于角色的访问控制是通过分配给用户的权限来限制他们能够执行的操作。然而，如果应用程序在检查用户权限时依赖于从数据库检索的信息，而这些查询又存在SQL注入漏洞，攻击者就可以操控查询结果，使自己看起来拥有更高的权限。例如，通过修改查询条件让所有用户都被认为具有管理员权限。为了防止这种情况，应该确保权限检查逻辑是安全的，并且与用户身份验证过程紧密结合，避免直接在查询中包含权限相关的逻辑。

25. 假设你在一个受限环境中，无法使用自动化工具，如何手动检测并验证SQL注入漏洞的存在？

答案：在没有自动化工具的情况下，可以采取以下步骤手动检测SQL注入：

（1） 分析应用程序源代码，寻找潜在的SQL注入点，特别是那些直接拼接用户输入到SQL查询的地方。

（2）在输入框或其他可输入区域尝试简单的SQL注入测试字符串，如单引号 `\’` 或闭合括号 `)`，观察应用的行为变化。

（3）尝试使用布尔盲注方法，通过改变查询条件来观察页面内容或行为是否有意料之外的变化。

（4）如果支持，尝试使用联合查询注入，通过附加额外的查询结果来获取更多信息。

（5）对于时间延迟盲注，可以通过发送会导致数据库延迟响应的查询，然后根据响应时间来判断是否存在漏洞。

（6）仔细分析应用程序返回的所有数据，包括HTTP头部、状态码、Cookie等，因为有时候非直观的地方也可能是SQL注入的入口点。

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经典 SQL 数据库笔试题及答案整理

马上又是金三银四啦，有蛮多小伙伴在跳槽找工作，但对于年限稍短的软件测试工程师，难免会需要进行笔试，而在笔试中，基本都会碰到一道关于数据库的大题，今天这篇文章呢，就收录了下最近学员反馈上来的一些数据库笔试题，包含答案！

答案：

1、select * from student aleft join class b on a.c_id = b.idwhere score = (select max(score) from student)

2、select b.name,count(*),avg(score) as avgScore from student a,class bwhere a.c_id = b.idgroup by b.nameorder by avgScore;

答案：

（1）select ID from A where name = \’李四\’;（2）select NO,NAME，ID from A,B where A.NO = B.NO AND DEPOSIT >= 1000;（3）select COUNTRY,count(*) FROM A GROUP BY COUNTRY;

（4）SELECT \’80 后\’ as 年龄段，sum(CREDIT) AS \’信用卡余额\’ FROM A,B WHERE A.NO = B.NO AND BIRTH >= 19800101 AND BIRTH < 19900101UNIONSELECT \’90 后\’ as 年龄段，sum(CREDIT) AS \’信用卡余额\’ FROM A,B WHERE A.NO = B.NO AND BIRTH >= 19900101 AND BIRTH < 20000101;

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答案：

1. select orderNo, if(status=1,\’新建\’,\’处理中\’) from OrderTrans;
2. select DATE_FORMAT(a.crttime,\’%m-%d-%Y\’) ,username,count(*) from testCase a,User b where a.crtUser = b.UserId group by DATE_FORMAT(a.crttime,\’%m-%d-%Y\’),b.username, having status = \’成功\’;
3. select count(*),sum(amount),DATE_FORMAT(crttime,\’%m-%d-%Y\’) from OrderInfo group byDATE_FORMAT(crttime,\’%m-%d-%Y\’)；

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答案：

1. Select * from students where jg = ‘湖北’ and birthday = ‘1992-6-1’ order by no asc;
2. Select avg(so.cj),min(so.cj),max(so.cj),sum(so.cj) from student st,course c,source so where st.no = so.no and c.kebh=so.kebh and st.name = ‘王华’ group by st.no;
3. Select st.no,st.name,st.bj,c.kebh,c.kcmc,so.cj from student st,course c,source so where st.no = so.no and c.kebh=so.kebh and st.name = ‘张三’ order by so.cj desc;

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答案：

1. Select Consultant.SubsidiaryID, BaseOrder.* from Consultant, BaseOrder where Consultant.ConsultantID = BaseOrder.ConsultantID and Consultant.SubsidiaryID = 29 order by Orderid desc;
2. Select BaseOrder.ConsultantID,sum(OrderDetails.TotalPrice) from BaseOrder,OrderDetails where BaseOrder.Orderid=OrderDetails.Orderid and month(OrderDate) = 5 group by BaseOrder.ConsultantID;
3. Insert into Consultant (ConsultantID,ConstultantStatusID,SubsidiaryID,Name) values (200000,10,29,’Gary’);
4. Delete from Consultant where Name like ‘%Gary%’;
5. Update BaseOrder set OrderDate = sysdate() where ConsultantID in (select ConsultantID from BaseOrder where ConsultantID=100003 order by OrderDate desc limit 0,1);

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五个简单SQL性能测试题，及格率只有40%。

下面是 5 个关于索引和 SQL 查询性能的测试题；其中 4 个题目都是答案二选一，1 个题目是三选一。只要答对 3 个就算及格，是不是貌似很简单？

实际上只有 40% 的人能够及格。我们在测试题的后面会给出答案解析，不过建议你先尝试一下，看看答对几个！

以下查询语句有没有性能问题？

选项 A：没问题；选项 B：有问题。

以下查询语句有没有性能问题？

选项 A：没问题；选项 B：有问题。

下表中的索引有没有问题？

选项 A：没问题；选项 B：有问题。

以下查询语句有没有性能问题？

选项 A：没问题；选项 B：有问题。

假如存在以下表和两个查询语句，哪个查询更快？

选项 A：第一个查询更快；选项 B：第二个查询更快；选项 C：两个查询性能差不多。

答案是：B，性能有问题。因为在索引字段上使用函数或者表达式，会导致索引失效。

你可以使用 EXPLAIN 命令查看该语句的执行计划，最好先执行一次表的统计分析：

Oracle 中是全表扫描，没有走索引。再看 MySQL：

MySQL 虽然使用了索引，但是也需要对索引进行转换判断；并不是最优方案。

接下来是 SQL Server：

SQL Server 使用了索引，但是也需要对索引进行转换判断；并不是最优方案。

最后看一下 PostgreSQL：

PostgreSQL 使用的是全表扫描，没有使用索引。

正确做法是修改查询语句：

备注：使用函数索引并不是最优解决方法，它只能用于特定的查询条件；如果查询条件改成 TO_CHAR(dt, \’YYYY-MM-DD\’) = \’2019-06-01\’或者其他形式就无法使用该索引了。

答案是：A，性能没有问题。该语句的 WHERE 子句以及 ORDER BY 子句都可以使用索引（反向扫描），不需要对任何行进行额外的排序。可以使用上面的方法查看执行计划。

答案是：B，索引有问题。因为第二个查询无法使用索引或者效率不高。虽然有些数据库可能采用索引跳跃扫描，但是可以通过修改索引字段的顺序获得更好的性能：

将 col2 放在索引的最左端，两个查询都可以利用索引；也就是说，复合索引应该遵循最左前缀原则。另外，基于 col2 再创建一个索引会导致索引重复，不是好的方案。

答案是：B，性能有问题。因为在 LIKE 条件中以通配符 % 或者 _ 开始的字符串无法使用索引。不过，以下语句可以使用索引：

对于 PostgreSQL 而言，还需要在创建索引时指定操作符类：

答案是：A，第一个查询更快。因为它只需要通过扫描索引（Index-Only Scan）就可以得到结果；第二个查询虽然可能返回的数据更少，但是需要通过索引访问表，也就是回表。

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com