QueryVis：基于逻辑的图示帮助用户更快理解复杂 SQL 查询
数据库
2020-04-27 v1 人机交互
计算机科学中的逻辑
摘要
理解已有 SQL 查询的含义对于代码维护与复用至关重要。然而 SQL 即便对专家用户或查询的原始编写者而言也可能难以阅读。我们推测，可以以自动生成的视觉图示捕捉查询的逻辑意图，从而比仅靠 SQL 文本帮助用户更快、更准确地理解查询含义。我们朝该方向迈出了初步步伐，所提视觉图示基于 SQL 的一阶逻辑基础，能够捕捉深度嵌套查询的含义。我们的图示建立在逻辑中图示推理系统的丰富历史之上，并依据大量人机交互最佳实践设计：它们是极简的，即无任何冗余视觉元素；它们是明确的，即语义不同的两个查询不会映射到同一可视化；并且它们以自然方式扩展了先前存在的关系模式与合取查询的视觉表示。在 Amazon Mechanical Turk 上涉及 42 名用户的实验评估表明，仅需 2–3 分钟静态教程，参与者借助我们的图示比单独阅读 SQL 能更有意义地更快解读查询。此外，我们有证据表明，相比 SQL，我们的视觉图示使参与者犯错更少。我们相信，更常规地接触 SQL 的图示表示可催生基于模式、因而更直观的 SQL 使用与复用。关于实验研究、评估刺激材料、原始数据与分析以及源代码的全部细节见 https://osf.io/mycr2。
引用
@article{arxiv.2004.11375,
title = {QueryVis: Logic-based diagrams help users understand complicated SQL queries faster},
author = {Aristotelis Leventidis and Jiahui Zhang and Cody Dunne and Wolfgang Gatterbauer and H. V. Jagadish and Mirek Riedewald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.11375},
year = {2020}
}
备注
Full version of paper appearing in SIGMOD 2020