如何有效避免MongoDB的注入问题
SQL注入在关系数据库中是个常见问题，在非关系型数据库中并不常见。
而在《安全警示，一个简单的MongoDB注入》一文中讲述了PHP下MongoDB存在的注入问题。
那么，在其他的语言（比如：python、nodejs）下，是否也存在这样的问题呢？
他们有没有通用的检测并避免注入方法呢？
回复内容：
SQL注入在关系数据库中是个常见问题，在非关系型数据库中并不常见。
而在《安全警示，一个简单的MongoDB注入》一文中讲述了PHP下MongoDB存在的注入问题。
那么，在其他的语言（比如：python、nodejs）下，是否也存在这样的问题呢？
他们有没有通用的检测并避免注入方法呢？
和防止SQL注入的方法一样呀
不要相信任何用户的输入，包括cookie
转换，转义
防注入的一个比较简单的方式就是不要把生查询暴露在外部，可以使用orm的框架，或者自己定义一套查询映射规则
只有程序员靠谱些！没有别的办法
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
继续使用PHP：耐力的原因
Apr 19, 2025 am 12:23 AM
PHP仍然流行的原因是其易用性、灵活性和强大的生态系统。1)易用性和简单语法使其成为初学者的首选。2)与web开发紧密结合，处理HTTP请求和数据库交互出色。3)庞大的生态系统提供了丰富的工具和库。4)活跃的社区和开源性质使其适应新需求和技术趋势。
Golang vs. Python：性能和可伸缩性
Apr 19, 2025 am 12:18 AM
Golang在性能和可扩展性方面优于Python。1)Golang的编译型特性和高效并发模型使其在高并发场景下表现出色。2)Python作为解释型语言，执行速度较慢，但通过工具如Cython可优化性能。
Python与C：学习曲线和易用性
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python更易学且易用，C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁，适合初学者，动态类型和自动内存管理使其易用，但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性，适合高性能应用，但学习门槛高，需手动管理内存和类型安全。
MongoDB vs. Oracle：为您的需求选择正确的数据库
Apr 22, 2025 am 12:10 AM
MongoDB适合非结构化数据和高扩展性需求，Oracle适合需要严格数据一致性的场景。1.MongoDB灵活存储不同结构数据，适合社交媒体和物联网。2.Oracle结构化数据模型确保数据完整性，适用于金融交易。3.MongoDB通过分片横向扩展，Oracle通过RAC纵向扩展。4.MongoDB维护成本低，Oracle维护成本高但支持完善。
IIS和PHP的兼容性：深度潜水
Apr 22, 2025 am 12:01 AM
IIS和PHP可以兼容，通过FastCGI实现。1.IIS通过配置文件将.php文件请求转发给FastCGI模块。2.FastCGI模块启动PHP进程处理请求，提高性能和稳定性。3.实际应用中需注意配置细节、错误调试和性能优化。
Python vs. C：了解关键差异
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python和C 各有优势，选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理，因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程，因其静态类型和手动内存管理。
Laravel vs. Python（与框架）：比较分析
Apr 21, 2025 am 12:15 AM
Laravel适合团队熟悉PHP且需功能丰富的项目，Python框架则视项目需求而定。1.Laravel提供优雅语法和丰富功能，适合需要快速开发和灵活性的项目。2.Django适合复杂应用，因其“电池包含”理念。3.Flask适用于快速原型和小型项目，提供极大灵活性。
Python vs. JavaScript：开发环境和工具
Apr 26, 2025 am 12:09 AM
Python和JavaScript在开发环境上的选择都很重要。1)Python的开发环境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda，适合数据科学和快速原型开发。2)JavaScript的开发环境包括Node.js、VSCode和Webpack，适用于前端和后端开发。根据项目需求选择合适的工具可以提高开发效率和项目成功率。
