SonarSource

成功的组织在过程中将质量分析向前移动， 并将其作为整个软件开发生命周期的一部分进行迭代。白皮书开发和测试世界和业务方法以及正在向敏捷模型演进-持续的价值生成/持续改进/连续检查是提高质量的基本战略。IDC 观察到， 传统的代码质量方法通常在开发过程结束时成为检查表项目时失败。此 IDC 技术聚焦讨论了改进软件分析、缺陷管理、安全性和度量的方法的必要性， 以通过主动可见性来获得业务和 IT 好处。IDC 建议评估和采用自动化的软件分析方法， 如 SonarQube 和 SonarSource 提供的， 以改进软件质量策略。

代码质量是一个不断增长的市场， 它是分析师对其大规模采用和大量投资回报的雷达。

认知的复杂性提供了一个新的衡量如何硬编码是理解-一个开发商的直觉正确的。白皮书本文描述了认知的复杂性，中国sonarqube招标参数， 提出了一种新的度量方法， 以地测量法的相对理解。在这样做的时候， 它解决了这个领域中圈复杂度的缺点。圈复杂度使用数学模型来评估方法，代理商sonarqube招标参数， 对测试所需的工作量进行精que测量， 但不准确地测量需要了解它们的工作量。认知的复杂性打破了使用数学模型评估软件可维护性的实践。它从由圈复杂度所设置的先例开始， 但使用人工判断来评估结构应如何计算， 并决定应将哪些内容添加到整个模型中。结果是， 它产生了方法复杂性评分， 使程序员对可维护性的相对评估比以前的模型更公平。

使用SonarQube - Blockers进行PL / SQL分析

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PLSQL_BlockersCritical在上一篇文章中，我们已经看到如何创建我们自己的PL / SQL质量配置文件，uo SonarQube默认配置文件中的所有132个现有规则。现在，我们可以重新启动前面发起的分析。

这样，我将能够处理PL / SQL配置文件中存在的所有规则，并选择我想要使用的规则，代理商sonarqube招标参数，以便为我的演示环境创建PL / SQL仪表板。继续阅读→

此条目发布于2014年1月5日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。

使用SonarQube进行PL / SQL分析 - PL / SQL质量配置文件

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SonarQubePLSQL3在从Jenkins配置我们的第yi个PL / SQL分析后，我们启动了它，sonarqube招标参数，现在我们可以在SonarQube仪表板中查看结果。

这将是一个机会，在我们的下一篇文章中讨论和解释SonarQube提出的PL / SQLjia实践。但首先，我们来看看SonarQube PL / SQL质量配置文件中的规则。继续阅读→

Jean-Pierre FAYOLLE于2013年12月29日发布了SonarQube - PL / SQL。

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