2023-06-23 15:32:38來源:CSDN
【編者按】 2 0 23 數(shù)據(jù)庫頂會(huì) SIGMOD 在美國西雅圖頒出最佳論文。阿里云與浙江大學(xué)合作的 《 Detecting Logic Bugs of Join Optimizations in DBMS 》獲 得最佳論文,成為 自 1975 年該會(huì)議 至今 49 年以來 ,中國大陸研究團(tuán)隊(duì) 首次斬獲該獎(jiǎng)項(xiàng) 。
(相關(guān)資料圖)
這項(xiàng)工作聚焦數(shù)據(jù)庫邏輯測(cè)試,始于阿里云PolarDB云原生數(shù)據(jù)庫的內(nèi)核測(cè)試,通過開發(fā)創(chuàng)新的自動(dòng)化數(shù)據(jù)庫邏輯測(cè)試方案TQS,檢出不易察覺的邏輯漏洞予以修復(fù)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),TQS運(yùn)行僅24小時(shí)就檢測(cè)出4大商用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的邏輯漏洞115個(gè),予以修復(fù)后,大幅提升數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定性。
該論文一作唐秀系浙江大學(xué)博士,這一工作是她在阿里云數(shù)據(jù)庫進(jìn)行研究型實(shí)習(xí)時(shí)的成果;阿里云數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)人李飛飛也是作者之一,此前他曾以一作身份憑借《Wander Join: Online Aggregation via Random Walks》拿下2016年SIGMOD最佳論文。本次論文獲獎(jiǎng),完成了中國大陸研究團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)庫頂會(huì)的歷史性突破,也成為了中國校企合作攻克科研難題的典范之一。
我們特別邀請(qǐng)到唐秀博士,為我們深入淺出地解讀這篇論文的關(guān)鍵成果。
作者 | 唐秀,浙江大學(xué)博士,2022 年阿里巴巴優(yōu)秀研究型實(shí)習(xí)生背景與動(dòng)機(jī)
我國數(shù)據(jù)庫正處于高速發(fā)展期,并且隨著應(yīng)用復(fù)雜程度的增加,企業(yè)和用戶對(duì)于更強(qiáng)大、更安全的數(shù)據(jù)庫的需求也越來越迫切。因此,如何檢查數(shù)據(jù)庫漏洞和錯(cuò) 誤,成為保障數(shù)據(jù)庫安全、提升數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定性的關(guān)鍵之一。
在數(shù)據(jù)庫查詢執(zhí)行期間,主要有兩類錯(cuò)誤(bug):一種常見的錯(cuò)誤是數(shù)據(jù)庫突然崩潰停止,這種錯(cuò)誤對(duì)于開發(fā)人員來說相對(duì)容易檢測(cè),因?yàn)閿?shù)據(jù)庫連接會(huì)突然中斷。然而,還存在一類隱藏的錯(cuò)誤,即邏輯漏洞。在這種情況下,數(shù)據(jù)庫正常運(yùn)行并返回結(jié)果,但實(shí)際上并非正確的結(jié)果。
圖說:邏輯漏洞舉例
以上圖中的兩個(gè)邏輯漏洞為例,圖a展現(xiàn)了MySQL的一個(gè)哈希連接錯(cuò)誤,這種錯(cuò)誤發(fā)生在錯(cuò)誤地將零和負(fù)零視為不同值的情況下,導(dǎo)致最終返回一組空集合;b圖涉及數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)精度損失導(dǎo)致的錯(cuò)誤半連接:在MySQL中,當(dāng)比較兩個(gè)值是否相等時(shí),數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換和精度損失可能導(dǎo)致意外的結(jié)果,從而影響查詢結(jié)果集的構(gòu)建。
邏輯漏洞很難檢測(cè),但其導(dǎo)致的后果確很嚴(yán)重,重則會(huì)導(dǎo)致“上萬航班延誤癱瘓”級(jí)別的大規(guī)模宕機(jī),因此也被視為“無聲的漏洞” 。本論文便主要聚焦于此。
針對(duì)邏輯漏洞,目前已經(jīng)有一些檢測(cè)方法,例如部分查詢語義(PQS),但這些方法通常只支持針對(duì)單表選擇查詢的檢測(cè),在涉及多表查詢以及不同的連接算法和連接結(jié)構(gòu)的情況下,仍存在大量的研究空白。
而最常用的差分測(cè)試,通過在不同數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行相同操作,以驗(yàn)證其一致性,這種測(cè)試仍存在問題:假如兩個(gè)數(shù)據(jù)庫返回相同的結(jié)果,也有可能是基于同樣錯(cuò)誤的邏輯生成了一樣的結(jié)果, 也即如何驗(yàn)證查詢結(jié)果正確性的關(guān)鍵問題 。
同時(shí),測(cè)試數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在面臨的搜索空間是非常龐大的, 如何引導(dǎo)測(cè)試以盡可能消耗最小的資源窮盡全部測(cè)試 ,也是一個(gè)需要解決的問題。
研究思路與核心內(nèi)容
圍繞這兩個(gè)關(guān)鍵問題,我們引入了一個(gè)名為TQS(轉(zhuǎn)換查詢合成)的全新解決方案,以解決MySQL數(shù)據(jù)庫中可能出現(xiàn)的邏輯錯(cuò)誤。
圖說:TQS架構(gòu)圖
TQS包括DSG和KQE兩部分,分別為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式和查詢生成,與知識(shí)引導(dǎo)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(jù)給定的寬表,使用函數(shù)依賴(FD)將該表拆分為多個(gè)表。
圖說:DSG是如何拆分寬表的
同時(shí),為了進(jìn)行邊緣測(cè)試,我們還插入了一些噪聲數(shù)據(jù)作為邊緣情況的樣本(圖中彩色數(shù)據(jù)),并基于數(shù)據(jù)庫的模式圖模型,隨機(jī)游走生成一系列查詢。
圖說:DSG構(gòu)建針對(duì)表連接的Bitmap 索引
在此基礎(chǔ)上,構(gòu)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(duì)應(yīng)關(guān)系。根據(jù)表連接是表拆分的逆向過程的直覺,構(gòu)建基于構(gòu)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(cè)潛在邏輯錯(cuò)誤的參照樣本。
然而,對(duì)于給定的數(shù)據(jù)庫模式,可生成的連接查詢的數(shù)量會(huì)隨著表格和列的數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),顯然無法使用枚舉法一一驗(yàn)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(shè)計(jì)——KQE。
圖說:KQE原理圖
KQE首先將模式圖進(jìn)一步拓展為一個(gè)規(guī)劃迭代圖,來表示整個(gè)查詢生成空間。同時(shí),在大量的歷史查詢圖中,KQE構(gòu)建了一個(gè)基于嵌入的圖索引,以確保新生成的查詢圖盡可能地遠(yuǎn)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(jié)構(gòu)相似性為生成的查詢圖評(píng)分,同時(shí)也通過自適應(yīng)隨機(jī)游走多樣化查詢生成, 從而極大降低了對(duì)于重復(fù)查詢的概率,節(jié)省了計(jì)算資源開支。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
我們的研究在MySQL、MariaDB、TiDB 和 PolarDB 等4大常用DBMS上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。
運(yùn)行了 24 小時(shí)后,TQS 成功找到了 115 個(gè)漏洞:MySQL 中 31 個(gè)、MariaDB 中 30 個(gè)、TiDB 中 31 個(gè)、PolarDB 中 23 個(gè)。通過最小化測(cè)試樣例,我們進(jìn)一步將它們分為20種類型。
圖說:實(shí)驗(yàn)檢出漏洞分類詳表
我們已經(jīng)將檢測(cè)到的漏洞提交給相應(yīng)數(shù)據(jù)庫社區(qū),并得到了他們積極的反饋。這些漏洞的危機(jī)程度被數(shù)據(jù)庫社區(qū)判定為首要危急或嚴(yán)重級(jí)別,一些漏洞已經(jīng)修復(fù)在了其數(shù)據(jù)庫最新版本中。
具體來說,MySQL 8.0.28的錯(cuò)誤主要集中在Semi-join和Sub-query的執(zhí)行過程中,其中,幾個(gè)錯(cuò)誤被評(píng)定為首要危急,即最緊急的錯(cuò)誤,這些錯(cuò)誤已經(jīng)在MySQL 8.0.30版本中得到修復(fù),并提供了相應(yīng)的修復(fù)說明。而對(duì)于已使用SQLancer進(jìn)行全面測(cè)試的TiDB,TQS也測(cè)出了一些首要危急錯(cuò)誤,TiDB對(duì)其進(jìn)行了修復(fù)。另外,針對(duì)PolarDB,我們則直接提交錯(cuò)誤報(bào)告,相關(guān)錯(cuò)誤已經(jīng)被修復(fù)。
圖說:TQS與原有方法的有效性對(duì)比
總的來說,相比于其它方法,TQS在多項(xiàng)指標(biāo)上取得了更優(yōu)的效果,較原有方法實(shí)現(xiàn)高達(dá)100倍的性能提升,各組件的有效性也通過控制變量實(shí)驗(yàn)得到了檢驗(yàn)。
6月21日晚上8點(diǎn)整,本文一作唐秀將直播解讀論文,歡迎廣大讀者預(yù)約收看。
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