論文の概要: Scaling Automated Database System Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21424v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:10:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:36.144536
• Title: Scaling Automated Database System Testing
• Title（参考訳）: 自動データベースシステムテストのスケーリング
• Authors: Suyang Zhong, Manuel Rigger,
• Abstract要約: 我々は、Commonsqlの機能のサブセットをサポートするデータベースにテストオラクルを適用するビジョンとプラットフォームを提示する。 本研究では,Commonsqlの機能サブセットをサポートするデータベースに対して,テストオーラクルを適用するためのビジョンとプラットフォームであるSQLancer++を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3302293148249125
• License:
• Abstract: Recently, various automated testing approaches have been proposed that use specialized test oracles to find hundreds of logic bugs in mature, widely-used Database Management Systems (DBMSs). These test oracles require database and query generators, which must account for the often significant differences between the SQL dialects of these systems. Since it can take weeks to implement such generators, many DBMS developers are unlikely to invest the time to adopt such automated testing approaches. In short, existing approaches fail to scale to the plethora of DBMSs. In this work, we present both a vision and a platform, SQLancer++, to apply test oracles to any SQL-based DBMS that supports a subset of common SQL features. Our technical core contribution is a novel architecture for an adaptive SQL statement generator. This adaptive SQL generator generates SQL statements with various features, some of which might not be supported by the given DBMS, and then learns through interaction with the DBMS, which of these are understood by the DBMS. Thus, over time, the generator will generate mostly valid SQL statements. We evaluated SQLancer++ across 17 DBMSs and discovered a total of 195 unique, previously unknown bugs, of which 180 were fixed after we reported them. While SQLancer++ is the first major step towards scaling automated DBMS testing, various follow-up challenges remain.
• Abstract（参考訳）: 近年,成熟したデータベース管理システム(DBMS)における数百の論理的バグを見つけるために,特殊なオーラクルを使用する,さまざまな自動テスト手法が提案されている。 これらのテストオラクルはデータベースとクエリジェネレータを必要としており、これらのシステムのSQL方言間でしばしば大きな違いを考慮しなければなりません。 このようなジェネレータを実装するのに数週間かかる可能性があるため、多くのDBMS開発者は、このような自動テストアプローチを採用するのに時間を費やすことはありそうにない。 簡単に言うと、既存のアプローチはDBMSの多さにスケールできない。 本研究では、共通SQL機能のサブセットをサポートするSQLベースのDBMSに対して、テストオーラクルを適用するためのビジョンとプラットフォームであるSQLancer++を提示する。 私たちの技術コアコントリビューションは、適応型SQLステートメントジェネレータのための新しいアーキテクチャです。 このアダプティブSQLジェネレータは、与えられたDBMSでサポートされないかもしれない様々な特徴を持つSQLステートメントを生成し、DBMSで理解されているDBMSとのインタラクションを通じて学習する。 したがって、時間とともにジェネレータは、ほぼ有効なSQLステートメントを生成する。 私たちはSQLancer++を17のDBMSで評価し、195のユニークな、以前は未知のバグを発見しました。 SQLancer++は、自動DBMSテストのスケーリングに向けた最初の大きなステップであるが、さまざまなフォローアップ課題が残っている。

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