Framework-Agnostic Query Adaptation: Ensuring SQL Compatibility Across .NET Database Frameworks

Abstract

Modern software systems face rapidly evolving requirements that impact both their underlying data and executed queries. While automatic adaptation on the database side has received considerable attention, there is a significant gap regarding how such changes affect application code, particularly in the context of Object-Relational Mapping (ORM). In this thesis, we introduce a novel approach for the translation of ORM configu- rations and queries. By analysing seven .NET ORM frameworks, we propose a unified representation and a set of algorithms enabling automatic translation. Building on this foundation, we present an optimization advisor module. This advisor systematically translates and executes queries across all target frameworks, collecting empirical perfor- mance data. Using Integer Linear Programming techniques, it recommends the optimal combination of frameworks for a given set of queries and constraints.

Moderní softwarové systémy se musí přizpůsobovat stále se měnícím požadavkům, které ovlivňují nejen data, ale i vykonávané dotazy. Zatímco automatické úpravy na úrovni databáze jsou dobře prozkoumané, dopad těchto změn na aplikační kód, zejména v kontextu objektově-relačního mapování (ORM), zůstává téměř nezmapovaný. V této práci proto představujeme nový přístup k automatickému překladu ORM konfigurací a dotazů. Na základě analýzy sedmi .NET ORM frameworků představujeme sjednocující abs- trakci a sadu algoritmů umožnující automatický překlad. Nad tímto základem stavíme modul optimalizačního poradce, který dotazy systematicky přeloží a spustí ve vybraných cílových frameworcích. Po shromáždění emprických data o výkonu a formulaci problému jako instance celočíselného lineárního programování doporučí optimální kombinaci fra- meworků pro danou sadu dotazů a omezení.