라떼군 뉴스
코드가 복잡한 관계에 얽혔을 때, 논리형 프로그래밍이라는 해법
절차적, 객체지향, 함수형 프로그래밍에 익숙한 우리에게 논리형 프로그래밍은 다소 생소한 개념일 수 있습니다. 하지만 복잡하게 얽힌 개념들의 관계를 모델링할 때, 특히 객체지향의 양방향 포인터와 캐싱 전략이 한계에 부딪혔을 때 논리형 프로그래밍은 강력한 대안을 제시합니다. 이 패러다임은 입출력이 명확한 함수가 아닌, 방향성 없는 관계(relation)를 중심으로 사고의 전환을 요구합니다.
본문은 Prolog의 복잡성과 실행 순서에 의존하는 문제를 비판하며, 더 나은 대안으로 Datalog를 제시합니다. Datalog는 Prolog의 서브셋으로 튜링 불완전하여 범용성은 떨어지지만, 관계 모델링이라는 특정 작업에서는 훨씬 예측 가능하고 최적화된 성능을 보여줍니다. 글에서는 Python을 사용해 Datalog의 핵심인 Naïve Evaluation 알고리즘을 직접 구현하는 과정을 상세히 보여줍니다. 이는 규칙을 반복적으로 적용해 더 이상 새로운 사실(fact)이 추론되지 않는 고정점에 도달하게 하는 방식으로, 상태를 갖는 데이터베이스처럼 동작합니다.
결론적으로 논리형 프로그래밍을 범용 패러다임으로 삼으려던 과거의 시도는 실패했지만, 데이터베이스 언어 SQL을 대체할 만큼 강력한 선언적 보조 패러다임으로서의 가치는 분명합니다. 모든 문제를 해결하는 만능 열쇠를 찾기보다, 당면한 문제의 본질을 꿰뚫고 그에 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 더 성숙한 접근 방식입니다. 복잡한 관계 모델링이라는 특정 문제 앞에서는 객체가 아닌 논리 프로그래밍이 더 나은 해답이 될 수 있습니다.
Share코드가 복잡한 관계에 얽혔을 때, 논리형 프로그래밍이라는 해법 객체 지향으로 복잡한 관계를 모델링하느라 고생하고 있나요? 튜링 불완전하지만 강력한 데이터로그(Datalog)를 통해 선언적으로 관계를 정의하고 추론하는 법을 알아보세요. 모든 문제를 객체로 해결하려는 시도는 종종 더 복잡한 문제를 낳습니다. 올바른 문제에 올바른 패러다임을 사용하는 것이 중요합니다. #논리형프로그래밍 #데이터로그 #Datalog #프로그래밍패러다임 #관계모델링 #아키텍처 https://news.mrlatte.net/posts/2025/06/14/logic-programming-solution/