본 논문은 SQL에 대한 새로운 심볼릭 추론 엔진인 Polygon을 제시합니다. Polygon은 주어진 속성(SMT로 표현)을 만족하도록 n개의 쿼리 $P_1, \cdots, P_n$에 대한 입력 $I$을 효율적으로 생성할 수 있습니다. 이는 두 SQL 쿼리의 동등성을 반증하거나 쿼리 집합의 모호성을 제거하는 등 다양한 상황에서 유용합니다. Polygon은 각 $P_i$의 입력-출력 동작의 부분집합인 under-approximation을 추론하는 아이디어를 사용합니다. 이는 접근 방식을 의미론적으로 인식하고 가볍게 만듭니다. 하지만 이 아이디어만으로는 불완전하기 때문에, 관심 있는 모든 프로그램 동작을 포함하는 표현력 있는 under-approximation 집합에 대한 탐색을 수행하여 완전성을 확보합니다. 30,000개 이상의 벤치마크를 통해 SQL 동등성 반증 및 쿼리 모호성 제거 작업에서 기존 기술보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
