Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
LOLI, Samuel Bristot |
| Orientador(a): |
TEIXEIRA, Leopoldo Motta |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38791
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Resumo: |
Más escolhas durante o desenvolvimento de software podem causar futuros problemas de manutenção e desempenho. Code smells são tipicamente utilizados como indicadores de tais problemas. Vários code smells foram propostos anteriormente com foco no código genérico. Neste trabalho, focamos nas especificidades do código Object Relational Mapping (ORM) em Java. Desenvolvedores normalmente utilizam frameworks ORM para abstrair a complexidade de acesso ao banco de dados. No entanto, quando mal utilizados podem causar problemas que afetam a manutenção e o desempenho geral do sistema. Isto posto, apresentamos um catálogo contendo oito code smells ORM extraídos do estado de pesquisa e da prática, por meio de uma combinação de Rapid Review RR e Grey Literature Review (GLR). Para cada smell, também apresentamos uma solução sugerida e discussão a cerca do tema. Para avaliar o catálogo, realizamos uma pesquisa com 84 participantes. A maioria dos participantes concorda que os code smells ORM são um problema e que as soluções sugeridas são adequadas. Além do catálogo, apresentamos uma ferramenta para detectar e sugerir soluções em quatro code smells por meio de análise estática do código. Avaliamos a ferramenta quanto à precisão e revocação utilizando uma pequena aplicação de referência desenvolvida com exemplos de smells e posteriormente em quatro projetos reais extraídos do Github e do GitLab do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC). Aplicamos a ferramenta também em 379 projetos para análise da difusão geral dos code smells ORM, detectando 2829 smells em 75% dos projetos analisados. Em conclusão, este trabalho contribui com uma maneira sistemática de descrever os code smells ORM em um catálogo inicial, que pode ser útil tanto para pesquisadores quanto para profissionais, avaliado positivamente pelos nossos resultados iniciais, além de uma ferramenta para detecção automática por meio de análise estática do código de um subconjunto dos smells definidos. |
