Unveiling Logic Bugs in SPJG Query Optimizations within DBMS

doi:10.1145/3764583

Unveiling Logic Bugs in SPJG Query Optimizations within DBMS

2026-03-01

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DOI：10.1145/3764583

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基于生成的方法的测试技术已被证明在检测DBMS中的逻辑错误方面是有效的，这些错误通常源于查询优化器的不当实现。然而，现有的基于生成的调试工具主要依赖随机测试，这往往忽视了易出错的关键区域，如多表连接和分组聚合。在本文中，我们提出了TQS，一个旨在检测由SPJG（选择-投影-连接-分组）查询优化引起的逻辑错误的测试框架。针对目标DBMS，TQS通过两个关键组件实现目标：数据引导的架构和查询生成（DSG）以及知识引导的查询空间探索（KQE）。DSG解决了多表查询调试的关键挑战：如何生成用于验证的基准（查询，结果）对。DSG利用来自维度聚合数据立方体的数据，这些立方体存储分组度量列的数据。它将数据立方体的数据映射到一个宽表，对宽表应用数据库规范化技术以生成测试架构，并维护一个位图索引以跟踪结果。为提高调试效率，DSG还人为地在生成数据中插入了一些噪声。为避免重复的查询空间搜索，KQE指导易出错立方体的生成，将问题表述为同构图集发现，并结合图嵌入和加权随机游走进行查询生成。我们在四个流行的DBMS上评估了TQS：MySQL、MariaDB、TiDB和PolarDB。实验结果表明，TQS在发现数据库管理系统中的SPJG查询优化的逻辑错误方面是有效的。在24小时内，它成功检测到了226个错误，其中MySQL 63个，MariaDB 52个，TiDB 68个，PolarDB 43个。

Keyword:

Database

logic bug

SPJ query optimizations

Unveiling Logic Bugs in SPJG Query Optimizations within DBMS

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