論文の概要: Exploring the Use of LLMs for SQL Equivalence Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05561v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 06:50:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:52:56.485179
• Title: Exploring the Use of LLMs for SQL Equivalence Checking
• Title（参考訳）: SQL 等価チェックにおける LLM の利用を探る
• Authors: Rajat Singh, Srikanta Bedathur,
• Abstract要約: 2sqlクエリの等価チェックは難解な問題である。 既存の方法は、有界同値チェックであっても、sqlの小さなサブセットのみを扱うことができる。 本稿では,大言語モデル (LLM) が withsql クエリを推論する能力を示すことができるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.42143912008553
• License:
• Abstract: Equivalence checking of two SQL queries is an intractable problem encountered in diverse contexts ranging from grading student submissions in a DBMS course to debugging query rewriting rules in an optimizer, and many more. While a lot of progress has been made in recent years in developing practical solutions for this problem, the existing methods can handle only a small subset of SQL, even for bounded equivalence checking. They cannot support sophisticated SQL expressions one encounters in practice. At the same time, large language models (LLMs) -- such as GPT-4 -- have emerged as power generators of SQL from natural language specifications. This paper explores whether LLMs can also demonstrate the ability to reason with SQL queries and help advance SQL equivalence checking. Towards this, we conducted a detailed evaluation of several LLMs over collections with SQL pairs of varying levels of complexity. We explored the efficacy of different prompting techniques, the utility of synthetic examples & explanations, as well as logical plans generated by query parsers. Our main finding is that with well-designed prompting using an unoptimized SQL Logical Plan, LLMs can perform equivalence checking beyond the capabilities of current techniques, achieving nearly 100% accuracy for equivalent pairs and up to 70% for non-equivalent pairs of SQL queries. While LLMs lack the ability to generate formal proofs, their synthetic examples and human-readable explanations offer valuable insights to students (& instructors) in a classroom setting and to database administrators (DBAs) managing large database installations. Additionally, we also show that with careful fine-tuning, we can close the performance gap between smaller (and efficient) models and larger models such as GPT, thus paving the way for potential LLM-integration in standalone data processing systems.
• Abstract（参考訳）: 2つのSQLクエリの等価性チェックは、DBMSコースの学生応募の格付けから、オプティマイザ内のクエリ書き換えルールのデバッグなど、さまざまな状況で発生する難解な問題である。 この問題に対する実用的なソリューションの開発は近年,多くの進歩を遂げていますが,既存のメソッドでは,境界値チェックであっても,SQLの小さなサブセットしか処理できません。 実際に遭遇する洗練されたSQL表現はサポートできない。 同時に、GPT-4のような大きな言語モデル(LLM)が、自然言語仕様からSQLの電源ジェネレータとして登場した。 本稿では、LLMがSQLクエリを推論し、SQL同値チェックを前進させる能力を実証できるかどうかを考察する。 そこで本研究では,SQL ペアのコレクションに対する LLM の詳細な評価を行った。 そこで我々は,異なるプロンプト技術の有効性,合成例と説明法の有用性,およびクエリパーサが生成する論理計画について検討した。 我々の主な発見は、最適化されていないSQL Logical Planを使って適切に設計されたプロンプトにより、LLMは現在のテクニックの能力を超える等価チェックを実行でき、同等のペアに対して100%近く、等価でないSQLクエリに対して最大70%の精度を達成できるということです。 LLMは形式的な証明を生成できないが、それらの合成例と人間可読な説明は、教室の学生(とインストラクター)や、大規模なデータベースのインストールを管理するデータベース管理者(DBAs)に貴重な洞察を与える。 さらに、注意深い微調整により、小型(かつ効率的な)モデルとGPTのような大型モデルのパフォーマンスギャップを埋めることができ、スタンドアローンデータ処理システムにおけるLCM統合の可能性を秘めていることを示す。

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