抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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データベース中心応用(DCA)は大規模データベースを用いた各種制御と解析タスクを実行するために多くの企業や組織で広く使用されている。実世界データベースは千属性からなる表の百を含むしばしば複雑なスキーマにより記述した。しかし,ソフトウェア技術者はDCAを開発するとき,これらのデータベースの完全性を破る不注意にできるコードを書くかもしれない。ビジネス・アナリストとデータベース管理者も完全性違反(意味的バグ)につながる誤差を作ることができる。これらの違反を検出するために,利害関係者は,データベーステーブルの列のデータの妥当性をチェックできるアサーションを工夫する必要がある。残念なことに,アサーション作成は,手動であり,面倒であり,誤りの多いタスクである。DCA試験の基本的な問題は,そのような意味的バグを自動的に発見する方法である。利害関係者はソースコードの静的解析とデータベースの連想ルールマイニングの組合せを用いたデータベース属性とコードステートメントを関係づける意味論的制約を自動的に取得することを可能にする,すなわちDACITE,新しいソリューションを提案した。制約解が存在するかどうかを検証し,利害関係者に可能な意味的バグに関する警告を出すSATソルバに依存している。八オープンソースDCA上で提案アプローチを評価し,著者らの結果は,意味的バグを高精度で自動的に見出すことができることを示唆した。開発者による研究の結果は,DACITEにより生成した警告が有用であると意味的なバグを見つける高速に可能にすることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
