まず、意思決定に使用できる結論をあげます
自然言語でSQLを変更する危険性には、フィールドの理解、エラー接続、リークフィルタリング、過負荷、フルテーブルスキャン、悪意のある入力のエラーが含まれます。 コントロールフォーカスは、ヒントをより厳格にするためにではなく、モデルが選択できるセマンティックおよび実装スペースを削減することです。 ユーザーの質問は、最初に承認された指標、寸法およびデータセットにマッピングされ、アイデンティティの特権を適用するためのゲートウェイを検索し、SQL解像度、読み取り条件のみ、およびデータチェックを制限することができます。 回答は、ユーザーをキャプチャし、データをキャプチャし、確認することができます。
判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?
同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
制御されたセマンティックレイヤーと読み取り専用データセットを作成します。
検証キー依存
結果は、SQLの解像度、権利のフィルタリング、リソースの制約、監査です。
評価可能な結果の開発
断面カットや大型検索サンプルで検査。
次のステップを実際の結果で決定してください。
オンラインで行なうと、失敗した、遅い検索、不規則なアクセスをチェックします。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
全国のクライアントの詳細なリストのために地域管理者に尋ねられた場合、システムは認証されたエリアにのみ識別され、要求には機密フィールドが含まれている場合は、要求は承認されません。 スキャン予算が超過されるか、またはタイムフレームが削減されると、クエリは事前調整インジケータに変換されます。
一番簡単なピットでステップアップ。
共有管理者データベースアカウントを使用してすべてのクエリを実行します
フィールドをページだけ非表示にし、データレイヤーにフィルタリングしません
分解なし、SQLのモデル生成後の直接実行の制限時間なし
受診と確認を終わらせる方法は?
ログは、組織、列、および機密フィールドのユーザー、問題、クエリ、結果の状態を探し、異なるジョブアカウントを使用して、SQLの注射、チップの注入、スーパーハイクエリ、エラー接続、時間過時間と繰り返しの要求をカバーすることができます。
サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。