Binnig, CarstenHölldobler, Steffen2020-08-212020-08-212009978-3-88579-413-4https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33615In heutigen Softwareentwicklungsprojekten ist das Testen eine der kosten- und zeitintensivsten Tätigkeiten. Wie ein aktueller Bericht des NIST [RTI02] zeigt, verursachten Softwarefehler in den USA im Jahr 2000 zwischen 22, 2 und 59, 5 Milliarden Dollar an Kosten. Demzufolge wurden in den letzten Jahren verschiedene Methoden und Werkzeuge entwickelt, um diese hohen Kosten zu reduzieren. Viele dieser Werkzeuge dienen dazu die verschiedenen Testaufgaben (z.B. das Erzeugen von Testfällen, die Ausführung von Testfällen und das Überprüfen der Testergebnisse) zu automatisieren. Jedoch existieren nur wenige Forschungsarbeiten zur Automatisierung der Tests von Datenbankanwendungen (wie z.B. eines E-Shops) bzw. von relationalen Datenbankmanagementsystemen (DBMS). Die diesem Artikel zugrunde liegende Doktorarbeit diskutiert ein wichtiges Problem aus diesem Bereich: Die Generierung von Testdatenbanken. Zur Erzeugung einer Testdatenbank existieren verschiedene Forschungsprototypen sowie auch kommerzielle Datenbankgeneratoren. Jedoch sind dies meist Universallösungen, welche die Testdatenbanken unabhängig von den auszuführenden Testfällen erzeugen. Demzufolge weisen die generierten Testdatenbanken meist nicht die notwendigen Datencharakteristika auf, die zur Ausführung bestimmter Testfälle notwendig sind. Im Gegensatz zu diesen Werkzeugen beschreibt dieser Artikel innovative Ansätze, die zur Generierung von relevanten Testdatenbanken dienen. Die generelle Idee ist, dass der Benutzer explizit für einen oder mehrere Testfälle die notwendigen Bedingungen an die Testdaten deklarativ formulieren kann. Diese Bedingungen werden dann dazu genutzt, um eine Testdatenbank zu generieren, die die gewünschten Datencharakteristika aufweist, welche zur Ausführung der Testfälle notwendig sind.de1617-5468