SLocator: Localizing the Origin of SQL Queries in Database-Backed Web Applications
Notice bibliographique
Résumé
In database-backed web applications, developers often leverage Object-Relational Mapping (ORM) frameworks for database accesses. ORM frameworks provide an abstraction of the underlying database access details so that developers can focus on implementing the business logic of the application. However, due to the abstraction, developers may not know where and how a problematic SQL query is generated in the application code, causing challenges in debugging database access problems. In this paper, we propose an approach, called SLocator, which locates where a SQL query is generated in the application code. SLocator is a hybrid approach that leverages both static analysis and information retrieval (IR) techniques. SLocator uses static analysis to infer the database access for every possible path in the control flow graph. Then, given a SQL query, SLocator applies IR techniques to find the control flow path (i.e., a sequence of methods called in an interprocedural control flow graph) whose inferred database access has the highest similarity ranking. We implement SLocator for Java’s official ORM API specification (JPA) and evaluate SLocator on seven open source Java applications. We find that SLocator is able to locate the control flow path that generates a SQL query with a Top@1 accuracy ranging from 37.4% to 70% for SQL queries in sessions, and 30.7% to 69.2% for individual SQL queries; and Top@5 ranging from 78.3% to 95.5% for SQL queries in sessions, and 59.1% to 100% for individual SQL queries. We also conduct a study to illustrate how SLocator may be used for locating issues in the database access code.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».