Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2014-09-08T15:43:32Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Leonardo T Queiroz.pdf: 3060512 bytes, checksum: 9db02d07b1a185dc6a2000968c571ae9 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-08T15:43:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Leonardo T Queiroz.pdf: 3060512 bytes, checksum: 9db02d07b1a185dc6a2000968c571ae9 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-08-02 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / One of the concerns in test Applications Database (ADB) is to keep the operating and computational costs low. In the context of the ADB, one way to collaborate with this assumption is ensuring that the Test Databases (TDB) are small, but effective in revealing defects of SQL statements. Such bases can be constructed or obtained by the reduction of Production Databases (PDB). In the reductions case, there are combinatorial aspects involved that require the use of a specific technique for their implementation. In this context, in response to a deficiency identified in the literature, this work aims to build and provide a benchmark to enable performance evaluation, using SQL Mutation Analysis, any search technique that intends to conduct databases reductions. Therefore, to exercise the search techniques, the benchmark was built with two scenarios where each one is composed of a PDB and a set of SQL statements. In addition, as a reference for search techniques, it also contains performance of data database randomly reduced. As a secondary objective of this work, from the experiments conducted in the construction of the benchmark, analyses were made with the results obtained to answer important questions about what factors are involved in the complexity of SQL statements in the context of Test Mutation. A key finding in this regard was on the restrictiveness of SQL commands, and this is the factor that most influences the complexity of statements. / Uma das preocupações no teste de Aplicações de Bancos de Dados (ABD) é manter o custo operacional e computacional baixo. No contexto das ABD, uma das maneiras de colaborar com essa premissa é garantir que as bases de dados de teste (BDT) sejam pequenas, porém, eficazes na revelação de defeitos de instruções SQL. Tais bases podem ser construídas ou obtidas pela redução de grandes bases de dados de produção (BDP). No caso da redução, estão envolvidos aspectos combinatórios que exigem o uso de alguma técnica para a sua realização. Neste contexto, em resposta a uma carência identificada na literatura, o presente trabalho tem como objetivo construir e disponibilizar um benchmark para possibilitar a avaliação de desempenho, utilizando a Análise de Mutantes SQL, de qualquer técnica de busca que se proponha a realizar reduções de bases de dados. Sendo assim, para exercitar as técnicas de busca, o benchmark foi construído com dois cenários, onde cada um é composto por uma BDP e um conjunto de instruções SQL. Além disso, como uma referência para as técnicas de busca, ele é composto também por resultados de desempenho de bases de dados reduzidas aleatoriamente. Como objetivo secundário deste trabalho, a partir dos experimentos conduzidos na construção do benchmark, foram feitas análises dos resultados obtidos para responder importantes questões sobre quais fatores estão envolvidos na complexidade de instruções SQL no contexto da Análise de Mutantes. Uma das principais conclusões neste sentido foi sobre a restritividade dos comandos SQL, sendo este o fator que mais influencia na complexidade das instruções.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-09-06T18:11:43Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ludmila Irineu Toledo - 2017.pdf: 1781052 bytes, checksum: 809a5a8972f14af9bc5bd3cc2eb37f80 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-15T15:34:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ludmila Irineu Toledo - 2017.pdf: 1781052 bytes, checksum: 809a5a8972f14af9bc5bd3cc2eb37f80 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-15T15:34:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ludmila Irineu Toledo - 2017.pdf: 1781052 bytes, checksum: 809a5a8972f14af9bc5bd3cc2eb37f80 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Regression testing for database applications can be a computationally costly task as it often deals with databases with large volumes of data and complex SQL statements (for example, nested queries, set comparisons, use of functions and operators). In this context, some works only select a subset of the database for testing purposes, that is, select data to create a test database and thus improve test efficiency. But usually, the selection of test data is also a complex optimization problem. Thus, this work proposes a method of selecting test data for regression testing on SQL statements based on mutation analysis, called MutShrink. The goal is to minimize the cost of testing by reducing the size of the database while maintaining the same effectiveness as the original database. MutShrink consists of using the result of the generated mutants to evaluate the database and select tuples using filters in these results, selecting reduced sets of test data. Experiments were performed using a benchmark with complex SQLs and database with large data volume. We compared our proposal with the QAShrink tool and the results revealed that MutShrink overcame the QAShrink tool in 92.85 % of cases when evaluated by the Mutation Score metric and 57.14 % of cases when evaluated by the metric Full Predicate Coverage. / O teste de regressão para aplicações de banco de dados pode ser uma tarefa computacionalmente custosa, pois frequentemente lida com bancos de dados com grandes volumes de dados e instruções SQL com estruturas complexas (por exemplo, consultas aninhadas, comparação de conjuntos, uso de funções e operadores). Neste contexto, alguns trabalhos realizam seleção apenas de um subconjunto do banco de dados para fins de teste, ou seja, selecionam dados para criar um banco de dados de teste e assim, melhorar a eficiência do teste. Mas, normalmente, a seleção de dados de teste também é um problema complexo de otimização. Assim, este trabalho propõe um método de seleção de dados de teste para teste de regressão em instruções SQLs baseado em análise de mutação, chamado MutShrink. O objetivo é minimizar o custo do teste reduzindo o tamanho do banco de dados, mantendo a eficácia semelhante ao banco original. O MutShrink consiste em utilizar o resultado dos mutantes gerados para avaliar o banco de dados e selecionar tuplas a partir de filtros nestes resultados, selecionando conjuntos reduzidos de dados de teste. Foram realizados experimentos usando um benchmark com SQLs de estruturas complexas e banco de dados com grande volume de dados. Comparamos nossa proposta com a ferramenta QAShrink e os resultados revelaram que o MutShrink superou a ferramenta QAShrink em 92,85% dos casos quando avaliada pela métrica Escore de Mutação e em 57,14% dos casos quando avaliada pela métrica Full Predicate Coverage.