Depuración algorítmica de vistas SQL

La falta de herramientas de depuración para lenguajes de acceso a bases de datos supone una limitación importante para el desarrollo de aplicaciones en términos de tiempo, obligando al programador a realizar la depuración mediante prueba‐error. La principal razón de esta falta de herramientas es que los depuradores habituales utilizados en otros paradigmas de programación, no son válidos en el caso de los lenguajes de las bases de datos relacionales, debido al alto nivel de abstracción de los mismos. La herramienta implementada para la consecución de este proyecto, trata de utilizar técnicas de depuración algorítmica para SQL, con el objetivo de detectar vistas erróneas en un sistema de múltiples vistas correlacionadas entre si. El sistema parte de un conjunto de vistas, que tras la ejecución de la vista principal han devuelto un resultado inesperado y construye internamente un árbol representando la dependencia jerárquica entre las diferentes vistas. Cada nodo del árbol representa una vista o una tabla y la relación entre ellos se representa mediante las aristas que las unen. Este árbol se recorre con el fin de localizar la causa del error. El usuario dispone de varias estrategias para llevar a cabo la depuración de las vistas. Él mismo clasifica los nodos como válidos o no válidos, repitiendo el proceso hasta encontrar el nodo crítico responsable del resultado erróneo del que partimos. [ABSTRACT] The lack of debugging tools for database access languages is an important limitation for the development or general systems in terms of time. This implies the programmer must perform the debugging process by trial and error. The main reason for this lack of tools is that the usual trace debuggers used in other paradigms are not available here due to the high abstraction level of the language. The implemented tool proposed in this project, uses algorithmic debugging techniques for SQL, with the goal of detecting erroneous views in a multiply correlated view system. 5 Therefore, the system starts with a set of views, such that the main view has returned an unexpected result. Then the debugger internally builds a tree that represents the hierarchical dependency between the different views. Each tree node represents a view or a table and the relation among the nodes is represented by the edges which join them. The system runs through the tree with the goal of locating the cause of the error. The user has several strategies to carry out the debugging of views. The nodes can be classified as valid or invalid, repeating the process until the critical node that is the main cause of the initial error is found