論文の概要: Dinkel: Testing Graph Database Engines via State-Aware Query Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07525v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 13:00:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 13:14:29.220343
- Title: Dinkel: Testing Graph Database Engines via State-Aware Query Generation
- Title（参考訳）: Dinkel: ステートアウェアクエリ生成によるグラフデータベースエンジンのテスト
- Authors: Dominic Wüst, Zu-Ming Jiang, Zhendong Su,
- Abstract要約: グラフデータベース管理システム(GDBMS)は、グラフデータを格納し、操作し、多くのデータ駆動アプリケーションの中核部分を形成する。
信頼性を確保するために、Cypherでクエリを生成することでGDBMSをテストするいくつかの方法が提案されている。
GDBMSのための複雑なCypherクエリを生成するための、新しい状態認識テスト手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.862046740710873
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph database management systems (GDBMSs) store and manipulate graph data and form a core part of many data-driven applications. To ensure their reliability, several approaches have been proposed to test GDBMSs by generating queries in Cypher, the most popular graph query language. However, Cypher allows queries with complicated state changes and data dependencies, which existing approaches do not support and thus fail to generate valid, complex queries, thereby missing many bugs in GDBMSs. In this paper, we propose a novel state-aware testing approach to generate complex Cypher queries for GDBMSs. Our approach models two kinds of graph state, query context and graph schema. Query context describes the available Cypher variables and their corresponding scopes, whereas graph schema summarizes the manipulated graph labels and properties. While generating Cypher queries, we modify the graph states on the fly to ensure each clause within the query can reference the correct state information. In this way, our approach can generate Cypher queries with multiple state changes and complicated data dependencies while retaining high query validity. We implemented this approach as a fully automatic GDBMS testing framework, Dinkel, and evaluated it on three popular open-source GDBMSs, namely Neo4j, RedisGraph, and Apache AGE. In total, Dinkel found 60 bugs, among which 58 were confirmed and 51 fixed. Our evaluation results show that Dinkel can effectively generate complex queries with high validity (93.43%). Compared to existing approaches, Dinkel can cover over 60% more code and find more bugs within the 48-hour testing campaign. We expect Dinkel's powerful test-case generation to benefit GDBMS testing and help strengthen the reliability of GDBMSs.
- Abstract（参考訳）: グラフデータベース管理システム(GDBMS)は、グラフデータを格納し、操作し、多くのデータ駆動アプリケーションの中核部分を形成する。
信頼性を確保するために、最も人気のあるグラフクエリ言語であるCypherでクエリを生成することで、GDBMSをテストするいくつかのアプローチが提案されている。
しかし、Cypherは複雑な状態変更とデータ依存関係を持つクエリを可能にし、既存のアプローチではサポートされていないため、有効な複雑なクエリを生成できないため、GDBMSに多くのバグが欠落している。
本稿では,GDBMSのための複雑なCypherクエリを生成するための,新しい状態認識テスト手法を提案する。
我々のアプローチは2種類のグラフ状態、クエリコンテキスト、グラフスキーマをモデル化する。
クエリコンテキストは利用可能なCypher変数とその対応するスコープを記述するが、グラフスキーマは操作されたグラフラベルとプロパティを要約する。
Cypherクエリを生成する間、クエリ内の各節が正しい状態情報を参照できるように、オンザフライでグラフ状態を変更する。
このようにして、複数の状態変化と複雑なデータ依存を伴うCypherクエリを、高いクエリ妥当性を維持しながら生成することができる。
このアプローチを完全な自動GDBMSテストフレームワークであるDinkelとして実装し、Neo4j、RedisGraph、Apache AGEという3つの人気のあるオープンソースGDBMSで評価しました。
合計60のバグが発見され、そのうち58が確認され、51が修正された。
評価の結果,Dinkel は高妥当性 (93.43%) の複雑なクエリを効率的に生成できることがわかった。
既存のアプローチと比較して、Dinkelは60%以上のコードをカバーすることができ、48時間のテストキャンペーンでより多くのバグを見つけることができる。
Dinkelの強力なテストケース生成は、GDBMSテストの恩恵を受け、GDBMSの信頼性を高めるのに役立ちます。
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