PostgreSQL logifailide analüsaatori edasiarendus ning SQL-lausetes tehtud vigade analüüs

Abstract

The log files of PostgreSQL contain a lot of information that instructors can use to analyze how students reached a given goal. Since manual log file analysis is time-consuming, a web application was built in 2024 to automate the process. The goal of this thesis was to further develop the application to make log file analysis more convenient and effective. The application was used with log files from the Databases course (spring 2025) to identify the types of errors students made while learning SQL. The results showed that 41% of the SQL statements contained at least one error, with the most common mistakse related to constraint violations or issues with SQL syntax.

Andmebaasihalduri PostgreSQL logifailid sisaldavad palju informatsiooni, mille põhjal õppejõud saavad analüüsida protsessi, kuidas õppija jõudis korrektse tulemuseni. Kuna logifailide käsitsi analüüsimine on ajamahukas, töötati aastal 2024 kursuse „Andmebaasid“ tarbeks välja veebirakendus logifailide automaatseks analüüsimiseks. Bakalaureusetöö eesmärk oli arendada eelnevalt mainitud rakendust edasi, et muuta üliõpilaste esitatud logifailide analüüsimine mugavamaks ja efektiivsemaks. Lisaks analüüsiti 2025. aasta kevadel kursusele „Andmebaasid“ esitatud logifailide põhjal struktuurpäringukeele SQL õppimisel tehtavaid vigu. Analüüsi tulemustest selgus, et 41% SQL-lausetest sisaldasid vähemalt üht viga ning enim tehti kitsenduste rikkumise või SQL-keele süntaksiga seotud vigu.