Il semble que l'écriture déclarative SQL soit très populaire dans la programmation impérative . Cependant, il semble également que l'écriture de Déclaratif Prolog puisse économiser beaucoup de complexité mais ce n'est pas très courant.
Existe-t-il un précédent historique pour cette préférence apparente de SQL sur Prolog?
Si la raison est le manque de prise en charge native par les langues impératives , est-il possible de répondre pourquoi les créateurs de langues n'ont pas trouvé utile de prendre Prologen charge nativement en premier lieu?
Pour fournir des exemples spécifiques:
Exemple 1 L'
évaluation d'une demande de prêt peut ne prendre que quelques lignes de code Prolog, comme la SELECT/JOINrequête qui ne contient que quelques lignes de code SQL, mais il semble que l'avantage ne soit pas aussi évident que SQL.
Exemple 2
Voici un autre exemple de problème et la solution dans Prolog. Le programme de logique de contrainte suivant représente un ensemble de données simplifié de l' histoire de John en tant qu'enseignant:
teaches(john, hardware, T) :- 1990 ≤ T, T < 1999.
teaches(john, software, T) :- 1999 ≤ T, T < 2005.
teaches(john, logic, T) :- 2005 ≤ T, T ≤ 2012.
rank(john, instructor, T) :- 1990 ≤ T, T < 2010.
rank(john, professor, T) :- 2010 ≤ T, T < 2014.La clause d'objectif suivante interroge l'ensemble de données pour savoir quand John a à la fois enseigné la logique et était professeur :
:- teaches(john, logic, T), rank(john, professor, T).Résultat:
2010 ≤ T, T ≤ 2012.Dans l'exemple ci-dessus, il sera facile SQLd'obtenir le même résultat. Mais supposons que vous ayez ces données dans un fichier Array. Ensuite, il n'est pas aussi facile d'obtenir les mêmes résultats en utilisant SQL. Et dans le cas de données stockées dans un tableau, je pense que le code Prolog sera plus facile à écrire et à maintenir.
Réponses:
Je crois que c'est principalement une chose historique.
SQL était principalement utilisé dans les entreprises pour créer des applications commerciales. Certaines entreprises construisent leur dynamisme en vendant des solutions SQL et elles ont utilisé leur argent pour faire de la publicité et pousser SQL dans l'esprit de beaucoup. Cela a été particulièrement renforcé par l'importance des données pour les hommes d'affaires. C'est pourquoi SQL a conquis ses nombreux concurrents et est si largement connu et utilisé encore aujourd'hui.
Prolog, d'autre part, était surtout connu dans le domaine universitaire, généralement dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les universitaires poussent rarement leurs outils et leurs idées sur les autres comme le font les entreprises. Cela nécessite généralement qu'une entreprise annonce une technologie née dans le monde universitaire pour qu'elle se propage parmi les développeurs communs. De plus, bien que les données soient extrêmement importantes, les "règles métier" ne le sont pas. Bien qu'elles puissent sembler importantes, elles sont beaucoup moins importantes que les données. Les règles commerciales peuvent généralement être fixées facilement. Essayer de réparer des données "cassées" est généralement un problème beaucoup plus difficile. Les entreprises se sont donc davantage concentrées sur l'obtention de leurs solutions de données que sur leurs solutions de règles métier.
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La raison est en fait assez simple. Cela n'a rien à voir avec l'utilité du langage pour une tâche donnée et tout à voir avec la maintenabilité du code.
En lisant une instruction SQL, de nombreux développeurs pourront déterminer ce que font la plupart des requêtes de base sans connaître la langue. Ils peuvent avoir plus de difficulté dans le cas d'exemples complexes, mais l'adaptation du code existant ou le travail à partir d'exemples est relativement facile. La barrière à la compréhension est assez faible pour la grande majorité des requêtes.
Vous lisez quelques lignes de prologue et de nombreux développeurs vont légèrement croiser les yeux et laisser la tâche à quelqu'un d'autre, et éventuellement aller se coucher. La syntaxe de prédicat de prolog ne se prête tout simplement pas à une lecture facile.
Mise à jour:
Sur la base de l'exemple de code, les langages qui implémentent des collections devraient bien fonctionner. J'ai implémenté une solution en C # / Linq et elle n'était pas significativement plus grande que l'échantillon prologue (une fois que vous avez pris en compte le typage statique et les définitions nécessaires). Il y avait une étape supplémentaire impliquée dans certains travaux intérimaires pour fusionner les listes pour faire une seule chronologie à rechercher, mais ce n'était pas une quantité importante de travail.
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joinscount(*)ou quelque chose comme ça. Si nous comprenons les bases de SQL, c'est parce que nous devons parfois utiliser ce langage et que nous avons donc dû apprendre ces bases. Le stockage de données relationnelles est un besoin beaucoup plus courant que la résolution de systèmes logiques, donc aucune nécessité comparable forte d'apprendre Prolog ne se présente.^(?:(?:(?:0?[13578]|1[02])(\/|-|\.)31)\1|(?:(?:0?[13-9]|1[0-2])(\/|-|\.)(?:29|30)\2))(?:(?:1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2})$|^(?:0?2(\/|-|\.)29\3(?:(?:(?:1[6-9]|[2-9]\d)?(?:0[48]|[2468][048]|[13579][26])|(?:(?:16|[2468][048]|[3579][26])00))))$|^(?:(?:0?[1-9])|(?:1[0-2]))(\/|-|\.)(?:0?[1-9]|1\d|2[0-8])\4(?:(?:1[6-9]|[2-9]\d)?\d{2})$.Il y a une autre raison. En pratique, SQL est utile pour les données persistantes sur disque. Les bases de données sont donc utilisées pour stocker des données pendant une "longue" période (plusieurs mois). Chaque base de données SQL (par exemple PostgreSQL, MySQL, Oracle, ....) gère les données sur les disques (ou SSD, c'est-à-dire le matériel qui pourrait conserver les données s'il était correctement éteint). Cependant, la plupart des implémentations Prolog que je connais fonctionnent en mémoire et ne peuvent pas être utilisées pour conserver des données de manière fiable (données persistantes après une coupure de courant, au moins programmée). Et les implémentations SQL peuvent gérer des téraoctets de données ....
Bien sûr, un SGBD n'écrit pas immédiatement sur le disque (mais plus tard). Mais les interprètes Prolog dont j'ai entendu parler n'écrivent jamais (implicitement) leurs bases de faits et de règles pour les conserver sur le disque.
(Certaines implémentations de langage ont une capacité de persistance, par exemple SBCL avec
save-lisp-and-die... mais je ne connais aucun Prolog faisant cela).Pragmatiquement parlant, SQL est pour les bases de données -sur les disques-, mais Prolog est un langage de programmation (pour le code source dans les fichiers textuels).
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Un aspect non mentionné jusqu'à présent est la pression pour des systèmes "ouverts" dans les années 80 et 90. Dans de nombreux endroits, les éditeurs de logiciels devraient fournir un accès standard aux données de leurs bases de données. À l'époque, SQL était une norme établie qui était bien connue et comprise; Prolog était assez ésotérique et académique. Une fois que vous avez commencé à obtenir des interfaces comme ODBC pour connecter facilement des systèmes, personne n'était intéressé par les autres technologies.
J'ai travaillé dans un endroit à la fin des années 80 qui avait une base de données ISAM assez réussie qui a été forcée par les pressions du marché / les réglementations d'approvisionnement à ajouter une interface SQL.
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