一些机缘巧合，认识了在测试领域做了很深入研究的 Manuel Rigger，也读了他的三篇 Paper，算是收益匪浅吧，让我从另一个角度来思考到底我们如何更好的测试 TiDB。
PQS
PQS 的 paper 是 Testing Database Engines via Pivoted Query Synthesis，原理其实很简单的，如下图：
- 随机生成 table 和插入数据
- 从数据库中随机选择一行数据
- 根据这行数据，随机构造一个 expression
- 执行 expression，如果不为 TRUE，调整为 TRUE
- 将这个 expression 放到 where 或者 join 里面
- 执行这条查询语句
- 看最新的返回结果是不是还包含之前的那行数据，如果没有，则表明有 bug
是不是很简单？当时我看完这篇 Paper 之后，真的有一种『我特么怎么想不到』这种感慨，Manuel 就通过这种简单的方式给很多的数据库，包括我认为测试已经非常完备的 sqlite 找到了 bug。关于 sqlite 的测试，大家可以去看看 https://www.sqlite.org/testing.html。
NoREC
NoREC 的 paper 是 Detecting Optimization Bugs in Database Engines via Non-Optimizing Reference Engine Construction，我看的时候，这篇 Paper 还是处于预览版吧，原理照样很简单：
直白的说，就是将一条优化的 Query，强制变成非优化的方式，然后对比查询结果，如果两种执行方式不一致，那就是有 bug，是不是非常的简单，是不是仍然有一种『我特么的怎么想不到』这种感慨。
相比于 PQS，NoREC 增强了对 aggregation 的判断，譬如对于 group by 等操作，可以通过一些简单的方式来验证，譬如下图使用的计数方式。
TLP
TLP 的 paper 是 Ternary Logic Partitioning: Detecting Logic Bugs in Database Management Systems，好吧，原理仍然很简单，如下图：
直白的说就是将一个 Query 分成了三个 Query，执行结果分别为 TRUE，FALSE 和 NULL，然后再将这三个 Query 的结果合并，并且保证结果为 TRUE。通过这种方式，在跟原始的结果对比，发现是否不一致。相比于 NoREC，TLP 能支持更多的 aggregation 操作，譬如：
让我很高兴的是，在 TLP 这篇 Paper 里面，Manuel 终于开始正式使用 TiDB 作为测试对象，当然帮我们发现了不少 bug，如下：
小结
Manuel 也一直在参加 TiDB 的 bug 挑战赛，他通过 sqlancer 这个工具，帮 TiDB 发现了很多 bug，现在在挑战赛排名上面也处于遥遥领先的状态，我预计第一名应该非他莫属了。另外，Manuel 也将会在 PingCAP 2020 DevCon 上面分享如何基于 TiDB 进行数据库测试，欢迎大家参与。
