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T1 Analisis semántico de consultas SQL en DES
T1 Semantic analysis of SQL queries in DES
A1 Amado Lázaro, Javier
AB DES es un sistema de bases de datos deductivas que incorpora SQL en particular como lenguaje de consulta. Una de sus caracter ́ısticas distintivas es la capacidad de realizar análisis semantico sobre consultas SQL con el fin de detectar sentencias que, aunque sintácticamente son correctas, presentan posibles errores desde el punto de vista semántico.Este trabajo amplıa las funciones del sistema DES para mejorar la detección de errores semánticos en consultas SQL. Para ello, se ha trabajado con el lenguaje de programación Prolog, incorporando en el modulo de análisis de consultas nuevos algoritmos que permiten detectar casos de errores semánticos no contemplados hasta el momento.La motivación principal de este proyecto surge de la necesidad de mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes que usan la herramienta DES en asignaturas relacionadas con bases de datos. En este contexto, contar con herramientas que no sólo advierten de errores sintácticos, sino también de problemas semánticos que son mas difíciles de detectar y corregir, puede contribuir de manera relevante a la formación académica de los alumnos.Como punto de partida, se llevó  a cabo un estudio detallado tanto del funcionamiento interno del análisis semántico que realiza la herramienta DES, como de la naturaleza de los errores semánticos más comunes. La selección de los errores a implementar se basó en estudios previos y datos estadísticos que analizan las dificultades que presentan los estudiantes al redactar consultas SQL, y respaldan la necesidad de mejorar esta funcionalidad para favorecer el aprendizaje autonomo y la correcta comprension del lenguaje SQL.Como resultado, se ha mejorado el sistema DES mediante la incorporación de nuevos algoritmos capaces de identificar errores semánticos sutiles en claúsulas SQL como GROUP BY, ORDER BY, DISTINCT, UNION o JOIN. Es importante destacar que todos estos algoritmos se han desarrollado en el contexto de consultas que utilizan la clausula SELECT.
AB DES is a deductive database system that incorporates SQL in particular as a query language.One of its distinguishing features is the ability to perform semantic analysis on SQL queries in order to detect statements that, although syntactically correct, have possible errors from a semantic point of view.This work extends the functions of the DES system to improve the detection of semantic errors in SQL queries. To this end, we have worked with the Prolog programming language, incorporating new algorithms in the query analysis module that allow us to detect cases of semantic errors that have not been considered until now.The main motivation for this project arises from the need to improve the learning experience of students who use the DES tool in subjects related to databases. In this context, having tools that not only warn of syntactic errors, but also of semantic problems which are more difficult to detect and correct, can make a relevant contribution to students’ academic training.As a starting point, a detailed study of both the inner workings of the semantic analysis performed by the DES tool and the nature of the most common semantic errors was carried out. The selection of the errors to be implemented was based on previous studies and statistical data that analyse the difficulties that students have when writing SQL queries, and support the need to improve this functionality in order to favour autonomous learning and the correct understanding of the SQL language.As a result, the DES system has been improved by incorporating new algorithms capable of identifying subtle semantic errors in SQL clauses such as GROUP BY, ORDER BY, DISTINCT, UNION or JOIN. It is important to note that all these algorithms have been developed in the context of queries using the SELECT clause.
YR 2025
FD 2025
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/124095
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/124095
LA spa
NO Trabajo de Fin de Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas, Facultad Informática UCM, Dpto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA), Curso 2024/2025
DS Docta Complutense
RD 22 ene 2026