参考：自动化测试数据库逻辑 Bug 的关键 —— Test Oracle - 知乎 (zhihu.com)

概述

数据库系统作为现如今大多数应用的核心，承载着数据的存取以及部分计算任务。数据库作为底层基础设施，大家普遍期望它是充分测试并可靠的。但是就跟任何一个复杂的大型软件一样，数据库也无可避免地会存在bug。而其中最危险也最让人难以捉摸的，莫过于逻辑bug了。逻辑bug，即数据库返回了错误结果。

科学的方法论以及工程化的手段是保障数据库质量的重要方式。本文重点探讨的是如何自动化测试数据库的逻辑bug。

致命的逻辑bug

不同于那些仅仅只会导致异常的 bug，数据库的逻辑bug会成功返回结果，但却是一个错误的结果。它的危害性在于，用户会误以为这是正确的结果，或者会对数据库的行为有错误的预期。这会导致重大的潜在安全隐患，比如下面MySQL的这个逻辑bug案例：

表达式：123 != NOT (NOT 123) 的计算结果应该是TRUE。所以理论上，最后的查询语句应该返回一行数据，实际却没有！

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像这样返回错误结果的逻辑bug，很可能造成业务数据不一致。如果配合上Delete语句，甚至有可能造成所有业务数据的丢失，是非常危险的一类bug。

自动化测试的关键

逻辑bug的危险性还在于它的隐蔽性。有时候甚至需要非常复杂的表达式才能触发，又有时候相同表达式在SQL语句的不同位置计算的结果不同。所以固化的用例和手工的测试很难以有效地发现问题，那么，难道只能让用户作为那个第一个吃螃蟹的人了吗？当然不是，我们只要能够引入有效的随机化全自动测试，就能高效地发现这些逻辑bug。

但是，数据库领域的随机全自动逻辑bug测试，之前鲜有相关的研究，因为之前一直都缺位了一个理论：如何判断一条SQL语句的执行结果是正确还是失败？直到Manuel Rigger博士发表了他那3篇数据库测试论文。

数据库领域的 Test Oracles

在测试理论中，Test Oracle是一种用于判断测试用例是否执行成功的机制。最简单的Test Oracle可以是单元测试中的assert语句，其他数据库也可以作为Test Oracle。

Differential Testing

可以把相同的SQL发送给2个不同的数据库各自执行，如果结果不一致，则很有可能其中一个存在bug。这种方式被称之为Differential Testing。但是它的缺点也很明显：首先，它不满足测试理论中的Completeness和Soundness。比如，如果2个数据库存在相同的逻辑bug，它是检测不出来的。其次，虽然很早之前就出现过SQL标准，但不同的数据库仍有它们各自的SQL方言，并且在标准不明确的地方不同的数据库也有各自不同的实现。这些缺点都造成了Differential Testing测试范围的狭小以及效果不够理想。

下面，介绍3种Manuel Rigger博士提出的能够探测数据库逻辑bug的Test Oracles。

Pivoted Query Synthesis

Pivoted Query Synthesis（后简称PQS）的核心原理是：对于一行数据（称之为pivot row），会生成很多条SQL并且确保这些SQL从语义上一定能查询到这行数据，如果实际执行时发现没有查询到这条数据，则很可能是有bug存在。具体流程如下：

1. 随机生成一些tables和rows，确保每张表都至少有一行数据
2. 从每张表中随机选择一行数据，它们被称之为pivot row
3. 根据pivot row中存在的列以及对应的值，随机生成结果为TRUE或者FALSE表达式
4. 调整表达式，使它返回TRUE
5. 生成select语句，并把刚才随机生成的表达式用在where/join语句中
6. 执行select语句
7. 验证pivot row在结果集中，如果不在，则说明找到了一个bug
8. 以上是一轮测试。下一轮可以从第1步或第2步开始

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Non-Optimizing Reference Engine Construction

Non-Optimizing Reference Engine Construction（后简称NoREC）的核心原理是：生成2条SQL，其中一条容易被优化器优化，另一条难以被优化器优化。然后比较2条SQL的查询结果，如果不同，则证明优化器可能存在bug。具体流程如下：

1. 随机生成一些数据库/表/数据
2. 随机生成一条查询SQL语句，记为: select * from t0 where
3. 执行这条SQL，返回的结果集为RS
4. 将这条SQL转换成这样的形似：select is TRUE from t0。记为SQL'
5. 执行SQL'。返回的结果集为RS'
6. 比较RS和RS'中数据条目的数量，如果不同，则很可能发现了一个bug

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Ternary Query Partitioning

Ternary Query Partitioning（后简称TLP）的核心原理是：将一条查询SQL语句，分化成多条SQL语句，从语义上保证分化出来的多条SQL语句的结果集应该等于原始SQL语句。让数据库执行它们，如果它们的结果集不同，则很可能找到了一个逻辑bug。下面是具体流程：

1. 生成一个数据库，包含一些表，以及一些数据
2. 随机生成一条查询SQL，称之为Q。查询结果指代为RS(Q)
3. 分化成3条查询SQL，称之为Q'(p)、Q'(not p)、Q'(p is null)。查询结果指代为RS(Q'(p))、RS(Q'(not p))、RS(Q'(p is null))
4. 根据Q类型的不同，使用特定的表达式将Q'的3个结果集组合起来，指代为RS(Q')
5. 判断，RS(Q)==RS(Q')。如果不相等，则很可能遇到了一个逻辑bug

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总结

Manuel Rigger博士通过以上3种方式测试了市面上广为流行的几个数据库，如SqLite、MySQL、PostgreSQL等，一共找到了450多个bug，其中近一半是数据库的逻辑bug。从实现成本来看，PQS要求实现各个算子的计算逻辑，所以成本较高；NoREC和TLP的实现成本较低。从测试范围来看，TLP可以测试Where、Group By、Having、Distinct、Aggregate函数等场景；PQS和NoREC测试的场景范围较窄。

数据库的逻辑bug不同于执行异常，它会返回错误的结果，从而对上层应用程度埋下了重大的业务安全隐患。我们会一以贯之地通过理论与工程的结合，持续提升PolarDB-X的技术质量。

参考资料

1. The Oracle Problem in Software Testing: A Survey
2. Testing Database Engines via Pivoted Query Synthesis
3. Finding Bugs in Database Systems via Query Partitioning
4. Detecting Optimization Bugs in Database Engines via Non-Optimizing Reference Engine Construction
5. Metamorphic Testing: A Review of Challenges and Opportunities