使用 SQL 查询和 Azure APIM 修复仅 GET API 设置中的 403 错误

解决方案 1：调整 Azure APIM 策略以允许 SQL WHERE 子句

使用 Azure APIM 策略配置处理 SQL 查询条件

<!-- Azure API Management Policy File -->
<inbound>
  <base />
  <!-- Set allowed methods to support GET with query parameters -->
  <validate-jwt header-name="Authorization" failed-validation-httpcode="401" />
  <choose>
    <when condition="@(context.Request.Method == "GET")">
      <set-variable name="query" value="@(context.Request.Url.Query.GetValueOrDefault("query", "ALL"))" />
      <!-- Add handling for WHERE or LIMIT clauses to prevent 403 errors -->
      <if condition="@(query.Contains("WHERE") || query.Contains("LIMIT"))">
        <set-backend-service base-url="https://databricks-endpoint" />
        <set-header name="Ocp-Apim-Subscription-Key" exists-action="override" />
      </if>
    </when>
  </choose>
</inbound>
<backend>
  <base />
</backend>
<outbound>
  <base />
</outbound>
<on-error>
  <return-response>
    <set-status code="403" reason="Forbidden Clause in Query" />
    <set-body>{"error": "Queries with WHERE or LIMIT clauses not allowed."}</set-body>
  </return-response>
</on-error>

解决方案 2：在 Azure Function 中实现 SQL 查询解析

在 JavaScript 中使用 Azure 函数来处理和解析 SQL 查询输入

// Azure Function JavaScript Code
module.exports = async function (context, req) {
  const tableName = req.query.tablename || "ALL";
  const query = req.query.query || "SELECT * FROM " + tableName;

  if (query.includes("WHERE") || query.includes("LIMIT")) {
    context.res = { status: 403, body: "WHERE or LIMIT clauses are restricted in this API." };
    return;
  }
  try {
    const response = await executeSQLQuery(tableName, query);
    context.res = { body: response };
  } catch (error) {
    context.res = { status: 500, body: "Server error: " + error.message };
  }
};

// Function to execute SQL query
async function executeSQLQuery(tableName, query) {
  const dbConnection = await getDbConnection();
  return dbConnection.query(query);
}

解决方案 3：在 Python 中实现 SQL 解析和单元测试以确保安全

在后端服务中使用 Python 进行查询验证和测试

# Python Code for Backend with SQL Validation
from flask import Flask, request, jsonify
import re
app = Flask(__name__)

@app.route("/search", methods=["GET"])
def search():
    tablename = request.args.get("tablename", "ALL")
    query = request.args.get("query", f"SELECT * FROM {tablename}")
    if not validate_query(query):
        return jsonify({"error": "Forbidden clause in query"}), 403
    try:
        result = execute_query(query)
        return jsonify(result)
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

def validate_query(query):
    # Disallow WHERE and LIMIT clauses for security
    if re.search(r"\\b(WHERE|LIMIT)\\b", query, re.IGNORECASE):
        return False
    return True

# Mock execute_query function for demonstration
def execute_query(query):
    return {"data": "Sample query execution"}

解决方案 4：使用 Jest (JavaScript) 进行测试以进行查询验证

使用 Jest 进行单元测试以验证后端查询处理的 API 安全性

// Jest Tests for JavaScript Azure Function
const { search } = require("./azureFunction.js");
test("Disallowed WHERE clause in SQL query", () => {
  const req = { query: { query: "SELECT * FROM table WHERE id=1" } };
  const res = { status: 403, body: "WHERE or LIMIT clauses are restricted in this API." };
  expect(search(req, res)).toEqual(res);
});

test("Allowed query without WHERE or LIMIT", () => {
  const req = { query: { query: "SELECT * FROM table" } };
  const res = { status: 200, body: "data" };
  expect(search(req, res)).toEqual(res);
});

有关在 Azure APIM 中管理 SQL 查询的常见问题

1. 如何处理 Azure APIM 中的受限 SQL 子句？
2. 使用 APIM <policy> 文件来过滤特定的 SQL 子句（例如 WHERE 和 LIMIT）可以防止执行未经授权的查询，从而增强 API 安全性。
3. 在此设置中是否可以使用 POST 方法而不是 GET？
4. 虽然 GET 很常见，但您可以使用 POST 来管理更复杂的 SQL 查询，但这可能需要额外的身份验证层来确保安全性。
5. 目的是什么 <set-variable> APIM 政策中的命令？
6. 这 <set-variable> 命令临时捕获并存储查询数据，允许 API 在将请求发送到后端之前检查受限术语。
7. 我们可以在特定条件下允许使用 WHERE 子句吗？
8. 是的，APIM 中的条件逻辑，例如 <if condition>，可以根据特定参数或用户身份验证启用 WHERE 子句，提供选择性灵活性。
9. 如何 re.search() 功能增强安全性？
10. 使用 re.search() 在Python中，我们可以检测SQL字符串中的特定关键字，从而可以有效地阻止潜在有害的查询。
11. 使用 Jest 进行测试有什么好处？
12. Jest 提供了一种模拟不同 SQL 请求并验证 API 响应的方法，这对于验证查询安全性和整体 API 可靠性至关重要。
13. APIM 是否可以针对被拒绝的查询返回自定义消息？
14. 是的，APIM 可以配置为 <return-response> 发送自定义消息，例如“不允许的 WHERE 或 LIMIT”，为用户提供即时反馈。
15. 后端处理SQL解析需要Flask吗？
16. Flask 是可选的，但对于处理复杂的 SQL 解析和验证很有价值；它提供了一个轻量级的后端框架来管理API逻辑。
17. 在此设置中使用 API 密钥的最佳实践是什么？
18. API 密钥应安全处理，并通过 JWT 进行身份验证 <validate-jwt> APIM 策略中，以确保只有经过验证的用户才能访问 API。
19. 为什么在数据检索 API 中 GET 优于 POST？
20. GET 请求非常适合只读访问，可以降低风险，因为它们避免了直接数据修改，这在像这样的高安全性环境中至关重要。
21. 后端服务如何支持 Databricks Delta Lake 集成？
22. 后端服务处理 API 请求并将查询中继到 Databricks，确保与 Delta Lake 的兼容性，同时应用基本数据和访问限制。

关于优化 API 查询管理的最终想法

处理基于 SQL 的请求时，在 Azure APIM 中实现安全性和查询灵活性之间的平衡至关重要。通过控制 WHERE 和 LIMIT 等子句，您可以防止 403 错误，同时仍然从 Databricks Delta Lake 等来源检索相关数据。

探索 APIM 策略配置和用于查询解析的 Azure Functions 等方法使 API 开发人员能够创建强大的数据解决方案。正确的平衡允许有效的数据访问，同时确保符合安全标准，保持外部数据交互的安全和高效。 📊