論文の概要: Testing Database Systems with Large Language Model Synthesized Fragments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02012v1
• Date: Sun, 04 May 2025 06:48:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.37907
• Title: Testing Database Systems with Large Language Model Synthesized Fragments
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル合成フラグメントを用いたデータベースシステムのテスト
• Authors: Suyang Zhong, Manuel Rigger,
• Abstract要約: 既存のsqlテストケースジェネレータをLLM(Large Language Models)を利用して拡張するアプローチであるShQveLを提案する。 我々はShQveLを5回の反復で評価し、55のユニークな、以前は未知のバグを発見しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3302293148249125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Various automated testing approaches have been proposed for Database Management Systems (DBMSs). Many such approaches generate pairs of equivalent queries to identify bugs that cause DBMSs to compute incorrect results, and have found hundreds of bugs in mature, widely used DBMSs. Most of these approaches are based on manually written SQL generators; however, their bug-finding capabilities remain constrained by the limited set of SQL features supported by the generators. In this work, we propose ShQveL, an approach that augments existing SQL test-case generators by leveraging Large Language Models (LLMs) to synthesize SQL fragments. Our key idea is to systematically incorporate SQL features gained through automated interactions with LLMs into the SQL generators, increasing the features covered while efficiently generating test cases. Specifically, ShQveL uses SQL sketches -- SQL statements with incomplete code segments that LLMs fill -- to integrate LLM-generated content into the generator. We evaluated ShQveL on 5 DBMSs and discovered 55 unique and previously unknown bugs, 50 of which were promptly fixed after our reports.
• Abstract（参考訳）: データベース管理システム(DBMS)には、さまざまな自動テストアプローチが提案されている。 このようなアプローチの多くは、DBMSに誤った結果を計算させるバグを特定するために同等のクエリのペアを生成し、何百ものバグが成熟して広く使われているDBMSに見つかった。 これらのアプローチのほとんどは手書きのSQLジェネレータに基づいているが、そのバグフィニング機能はジェネレータがサポートするSQL機能の制限されたセットによって制限されている。 本稿では,SQLフラグメントの合成にLarge Language Models(LLM)を活用することで,既存のSQLテストケースジェネレータを拡張するアプローチであるShQveLを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、LLMと自動化されたインタラクションを通じて得られたSQL機能を体系的にSQLジェネレータに組み込むことで、テストケースを効率的に生成しながらカバーする機能を増大させることです。 具体的には、ShQveLはSQLのスケッチ -- LLMが満たしている不完全なコードセグメントを備えたSQLステートメント -- を使用して、LLM生成したコンテンツをジェネレータに統合する。 我々は,ShQveLを5個のDBMS上で評価し,55個のユニークな,以前は未知のバグを発見した。

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