正反例归纳法自动生成SQL查询程序

"正反例归纳合成SQL查询程序 (1).pdf" 这篇研究论文"正反例归纳合成SQL查询程序"由张健、李弋、彭鑫和赵文耘共同撰写，来自复旦大学软件学院和上海市数据科学重点实验室。文章提出了一种名为ISST（正反例归纳合成）的方法，旨在帮助不熟悉SQL编程的用户，如数据分析人员和初级程序员，自动生成所需的SQL查询。ISST方法基于输入输出样例表，通过正反例的归纳和处理，来生成满足用户需求的SQL查询程序。 ISST方法包含了五个主要阶段： 1. 构建SQL查询程序草图：首先，根据用户提供的少量元组输入输出示例，初步构建SQL查询的基本框架。 2. 扩展工作表数据：通过对工作表数据的扩展，增加更多的测试用例，以覆盖可能的查询情况。 3. 划分正反例集合：将样本分为正例（预期正确结果的输入输出对）和反例（不符合预期的输入输出对），这有助于精确地识别查询的边界条件和异常情况。 4. 归纳谓词：通过分析正反例，归纳出合适的查询谓词，这些谓词是SQL查询中用于过滤数据的关键部分。 5. 验证排序与奥卡姆剃刀原则：合成出多个可能的SQL查询程序后，利用在线数据库PostgreSQL进行验证。遵循奥卡姆剃刀原则，即最简洁的解决方案往往是最优的，对这些候选程序进行评分和排序。 该方法的实现采用了Java语言，并在一个包含28个样例的测试集上进行了验证。结果显示，ISST方法成功地合成了24个测试样例，平均耗时仅为2秒，显示出较高的效率和准确性。 论文的关键词包括SQL、程序合成、基于样例的编程（PBE）、归纳法以及正例和反例。根据中图法分类号，这篇文章属于计算机科学技术领域中的“TP311”，即计算机软件及计算机应用。 引用格式如下： 中文引用：张健, 李弋, 彭鑫, 赵文耘. 正反例归纳合成SQL查询程序. 软件学报, 2023, 34(9): 4132–4152. http://www.jos.org.cn/1000-9825/6646.htm 英文引用：Zhang J, Li Y, Peng X, Zhao WY. Inductive SQL Synthesis with Positive and Negative Tuples. Ruan Jian Xue Bao / Journal of Software, 2023, 34(9): 4132–4152 (in Chinese). http://www.jos.org.cn/1000-9825/6646.htm 此研究对于简化SQL查询的学习曲线，提高非专业用户的数据库查询效率具有重要意义，也为自动程序生成技术在SQL领域的应用提供了新的思路。