找出應(yīng)用程序中未使用綁定變量（Bound Variables）通常涉及以下幾個步驟：

1. 代碼審查：

仔細審查應(yīng)用程序的源代碼，特別是數(shù)據(jù)庫訪問層。

檢查SQL語句，看是否有使用`?`、`:`或其他占位符作為綁定變量。

2. 使用數(shù)據(jù)庫工具：

使用數(shù)據(jù)庫管理工具，如SQL Server Management Studio (SSMS)、Oracle SQL Developer等，這些工具通常有代碼分析功能，可以幫助識別未使用的綁定變量。

3. 靜態(tài)代碼分析：

使用靜態(tài)代碼分析工具，如SonarQube、PMD等，這些工具可以掃描代碼庫，并報告潛在的問題，包括未使用的綁定變量。

4. 動態(tài)分析：

在應(yīng)用程序運行時進行監(jiān)控，使用性能分析工具來識別SQL語句的執(zhí)行情況。

工具如SQL Profiler、APM（Application Performance Management）工具等可以捕獲應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)庫交互，并分析是否使用了綁定變量。

以下是一些具體的步驟和方法：

代碼審查

檢查SQL語句：確保所有的SQL語句都使用了綁定變量，而不是直接拼接SQL語句和參數(shù)值。

檢查ORM框架：如果使用ORM（對象關(guān)系映射）框架，確保在映射的SQL語句中使用了參數(shù)化查詢。

使用數(shù)據(jù)庫工具

SQL Server Management Studio (SSMS)：使用SQL Server Profiler來監(jiān)控SQL語句的執(zhí)行，并檢查是否有未使用綁定變量的情況。

Oracle SQL Developer：使用SQL Developer的SQL Tuning Advisor來分析SQL語句，并找出潛在的性能問題。

靜態(tài)代碼分析

SonarQube：配置SonarQube以分析Java、C等語言的代碼，并使用其規(guī)則庫來檢測未使用的綁定變量。

PMD：使用PMD進行代碼分析，配置規(guī)則以檢測SQL語句中的未使用綁定變量。

動態(tài)分析

SQL Profiler：在SQL Server上運行SQL Profiler來捕獲應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)庫活動，并分析捕獲的跟蹤文件。

APM工具：使用APM工具如New Relic、AppDynamics等來監(jiān)控應(yīng)用程序的性能，并分析數(shù)據(jù)庫交互。

通過上述方法，可以有效地找出應(yīng)用程序中未使用綁定變量的情況，并采取措施進行優(yōu)化，以提高應(yīng)用程序的性能和安全性。