近日，信息学院吴荣鑫副教授团队的1篇论文被软件工程领域最有影响力的会议之一International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA) 2024录用。ISSTA是软件测试和分析领域的领先研究研讨会，也是中国计算机学会推荐的软件工程领域A类会议，汇集了学术界、工业研究人员和从业者，交流关于如何分析和测试软件系统的新观点、问题和经验。ISSTA 2024共录用143篇论文，录用率为20.6% (143 /694),将于2024年9月16-20日在奥地利维也纳举行。

【录用论文简介】

SQLess: Dialect-Agnostic SQL Query Simplification

数据库管理系统（DBMS）是众多企业应用的基础。由于其重要性，已有多种测试技术来检测DBMS中的错误。然而，为了触发深层错误，大多数现有技术都集中在生成冗长而复杂的查询，这使得开发人员调试变得困难。因此，SQL查询简化技术（即在不影响错误检测能力的前提下减少SQL查询的长度）的需求非常高。

为了解决这一问题，本文引入了一种创新方法SQLess，采用方言无关的方法，针对各种DBMS进行高效且语义正确的SQL查询简化。不同于以往依赖特定DBMS语法的工作，SQLess利用自适应解析器，通过错误恢复和语法扩展来支持DBMS方言。此外，SQLess执行语义敏感的SQL查询修剪，利用别名和依赖分析简化SQL查询，同时保持其触发错误的能力。

本文使用两组最先进的数据库错误检测研究数据集来评估SQLess，涵盖六种广泛使用的DBMS和超过32,000个复杂SQL查询。结果表明，SQLess的性能优越：在PINOLO数据集中实现了72.45%的平均简化率，显著优于最先进的方法84.91%。

论文第一作者是计算机科学与技术系2022级硕士生林立，通讯作者是吴荣鑫副教授，由2023级博士生郝宗寅、王程鹏（香港科技大学）、2024级硕士生王壮达、范刚（蚂蚁集团）合作完成。

投稿：吴荣鑫