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背景與動機

我國數據庫正處于高速發展期，并且隨著應用復雜程度的增加，企業和用戶對于更強大、更安全的數據庫的需求也越來越迫切。因此，如何檢查數據庫漏洞和錯 誤，成為保障數據庫安全、提升數據庫穩定性的關鍵之一。

在數據庫查詢執行期間，主要有兩類錯誤（bug）：一種常見的錯誤是數據庫突然崩潰停止，這種錯誤對于開發人員來說相對容易檢測，因為數據庫連接會突然中斷。然而，還存在一類隱藏的錯誤，即邏輯漏洞。在這種情況下，數據庫正常運行并返回結果，但實際上并非正確的結果。

圖說：邏輯漏洞舉例

以上圖中的兩個邏輯漏洞為例，圖a展現了MySQL的一個哈希連接錯誤，這種錯誤發生在錯誤地將零和負零視為不同值的情況下，導致最終返回一組空集合；b圖涉及數據類型轉換和數據精度損失導致的錯誤半連接：在MySQL中，當比較兩個值是否相等時，數據類型轉換和精度損失可能導致意外的結果，從而影響查詢結果集的構建。

邏輯漏洞很難檢測，但其導致的后果確很嚴重，重則會導致“上萬航班延誤癱瘓”級別的大規模宕機，因此也被視為“無聲的漏洞” 。本論文便主要聚焦于此。

針對邏輯漏洞，目前已經有一些檢測方法，例如部分查詢語義（PQS），但這些方法通常只支持針對單表選擇查詢的檢測，在涉及多表查詢以及不同的連接算法和連接結構的情況下，仍存在大量的研究空白。

而最常用的差分測試，通過在不同數據庫中執行相同操作，以驗證其一致性，這種測試仍存在問題：假如兩個數據庫返回相同的結果，也有可能是基于同樣錯誤的邏輯生成了一樣的結果， 也即如何驗證查詢結果正確性的關鍵問題 。

同時，測試數據庫現在面臨的搜索空間是非常龐大的， 如何引導測試以盡可能消耗最小的資源窮盡全部測試 ，也是一個需要解決的問題。

研究思路與核心內容

圍繞這兩個關鍵問題，我們引入了一個名為TQS（轉換查詢合成）的全新解決方案，以解決MySQL數據庫中可能出現的邏輯錯誤。

圖說：TQS架構圖

TQS包括DSG和KQE兩部分，分別為數據驅動的模式和查詢生成，與知識引導的查詢空間探索。

為解決真值生成問題，我們采用了以下方法：首先，根據給定的寬表，使用函數依賴（FD）將該表拆分為多個表。

圖說：DSG是如何拆分寬表的

同時，為了進行邊緣測試，我們還插入了一些噪聲數據作為邊緣情況的樣本（圖中彩色數據），并基于數據庫的模式圖模型，隨機游走生成一系列查詢。

圖說：DSG構建針對表連接的Bitmap 索引

在此基礎上，構建RowID映射表，用于記錄在表拆分過程中，寬表中的行和拆分后表的行的對應關系。根據表連接是表拆分的逆向過程的直覺，構建基于構建RowID映射的Bitmap索引，以便從寬表中檢索到連接查詢的理論真值。 這些真值生成后，便是檢測潛在邏輯錯誤的參照樣本。

然而，對于給定的數據庫模式，可生成的連接查詢的數量會隨著表格和列的數量呈指數級增長，顯然無法使用枚舉法一一驗證。那么，要如何更高效地探索查詢未知空間呢？我們提出了TQS的第二部分設計——KQE。

圖說：KQE原理圖

KQE首先將模式圖進一步拓展為一個規劃迭代圖，來表示整個查詢生成空間。同時，在大量的歷史查詢圖中，KQE構建了一個基于嵌入的圖索引，以確保新生成的查詢圖盡可能地遠離其在歷史查詢中的近鄰，探索更多的未知空間。

總體來看，KQE可基于結構相似性為生成的查詢圖評分，同時也通過自適應隨機游走多樣化查詢生成， 從而極大降低了對于重復查詢的概率，節省了計算資源開支。

實驗結果分析

我們的研究在MySQL、MariaDB、TiDB 和 PolarDB 等4大常用DBMS上進行了實驗。

運行了 24 小時后，TQS 成功找到了 115 個漏洞：MySQL 中 31 個、MariaDB 中 30 個、TiDB 中 31 個、PolarDB 中 23 個。通過最小化測試樣例，我們進一步將它們分為20種類型。

圖說：實驗檢出漏洞分類詳表

我們已經將檢測到的漏洞提交給相應數據庫社區，并得到了他們積極的反饋。這些漏洞的危機程度被數據庫社區判定為首要危急或嚴重級別，一些漏洞已經修復在了其數據庫最新版本中。

具體來說，MySQL 的錯誤主要集中在Semi-join和Sub-query的執行過程中，其中，幾個錯誤被評定為首要危急，即最緊急的錯誤，這些錯誤已經在MySQL 版本中得到修復，并提供了相應的修復說明。而對于已使用SQLancer進行全面測試的TiDB，TQS也測出了一些首要危急錯誤，TiDB對其進行了修復。另外，針對PolarDB，我們則直接提交錯誤報告，相關錯誤已經被修復。

圖說：TQS與原有方法的有效性對比

總的來說，相比于其它方法，TQS在多項指標上取得了更優的效果，較原有方法實現高達100倍的性能提升，各組件的有效性也通過控制變量實驗得到了檢驗。

6月21日晚上8點整，本文一作唐秀將直播解讀論文，歡迎廣大讀者預約收看。