Improving the quality of large-scale database-centric software systems by analyzing database access code
Notice bibliographique
Résumé
Due to the emergence of cloud computing and big data applications, modern software systems are becoming more dependent on the underlying database management systems (DBMSs) for data integrity and management. Since DBMSs are very complex and each technology has some implementation-specific differences, DBMSs are usually used as black boxes by software developers, which allow better adaption and abstraction of different database technologies. For example, Object-Relational Mapping (ORM) is one of the most popular database abstraction approaches that developers use. Using ORM, objects in Object-Oriented languages are mapped to records in the DBMS, and object manipulations are automatically translated to SQL queries. Despite ORM's convenience, there exists impedance mismatches between the Object-Oriented paradigm and the relational DBMSs. Such impedance mismatches may result in developers writing inefficiently and/or incorrectly database access code. Thus, this thesis proposes several approaches to improve the quality of database-centric software systems by looking at the application source code. We focus on troubleshooting and detecting inefficient (i.e., performance problems) and incorrect (i.e., functional problems) database accesses in the source code, and we prioritize the detected problems based on severity. Through case studies on large commercial and open source systems, we plan to demonstrate the value of improving the quality of database-centric software systems from a new perspective - helping developers access the database more efficiently and accurately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».