Кратко: каждая парадигма по‑своему «видит» побочные эффекты, управление состоянием и абстракции. Ниже — сравнительная сводка, примеры задач, где одна парадигма явно лучше других, и практические сложности интеграции с советами по смягчению проблем.

1) Как парадигмы моделируют побочные эффекты

Функциональная $Haskell$ По умолчанию чистая: функции — чистые отображения без побочных эффектов.Побочные эффекты явно инкапсулируются в эффектах/монадах $IO,State,STM,Maybe,Eitherит.д.$. Тип функции показывает, есть ли эффект $например,IOa$.Это даёт референтную прозрачность для чистой части кода и простоту рассуждений/тестирования; порядок эффектов контролируется явно.Объектно‑ориентированная $Java$ Побочные эффекты повсеместны: изменение полей объектов, вызовы методов, выброс исключений.Нет встроенного способа статически помечать «эффектные» функции — эффектность распределена по API.Управление эффектами реализуется практиками $иммутабельностьгденужно,exceptionhandling,patterns$.Декларативная $SQL$ Запросы SELECT — декларативны и без побочных эффектов в терминах БД $оничитаютсостояние$.DML $INSERT/UPDATE/DELETE$ — побочные эффекты на состояние БД, но эти эффекты группируются в транзакции $ACID$.SQL сам по себе описывает «что» получить/изменить, а СУБД управляет порядком, оптимизацией и изолированностью.

2) Как работает состояние

Haskell
По умолчанию — неизменяемые структуры данных $persistentdatastructures$.Контролируемая мутабельность в пределах эффектов: IORef, STRef, MVar, TVar $STM$ — локальные/контролируемые состояния.Сильная типизация + чистота упрощают рефакторинг и тестирование.Java
Состояние — поля объектов в куче, изменяются напрямую через методы.Механизмы синхронизации: synchronized, volatile, java.util.concurrent.*, атомарные типы.Требует дисциплины $immutability,encapsulation$ для безопасной многопоточности.SQL
Состояние — таблицы/строки в БД.Транзакции и уровни изоляции $READCOMMITTED,REPEATABLEREAD,SERIALIZABLE$ управляют согласованностью и видимостью параллельных изменений.Локальные мутации сведены к транзакционным границам; БД обеспечивает долговременное хранение.

3) Абстракции, типы абстракций

Haskell
Высокоуровневые абстракции: высшие порядки функций, каррирование, алгебраические типы данных, type classes, монады, applicative, functor.Абстракция эффектов через монады/алгебры эффектов $freemonads,tagless-final$.Java
Классы, интерфейсы, наследование, композиция, generics.Design patterns $Factory,Strategy,Observerит.д.$ для выражения абстракций; с Java 8 появились функциональные интерфейсы и Stream API.SQL
Абстракции уровня данных: представления $views$, CTE $WITH$, агрегирующие функции, индексы, хранимые процедуры/функции.Ограниченность в способах выражения сложной логики $императивностьвозможнавPL/SQLит.п.,нонетакбогатакаквTuring‑языках$.

4) Задачи и когда одна парадигма предпочтительнее

Где Haskell $иличистофункциональныйподход$ — явный выбор:
Компиляторы, статические анализаторы, трансформации AST, DSL‑компиляторы $чистыепреобразования$.Критические по корректности алгоритмы — легко формально верифицировать, тестировать.Высокоуровневые конкурентные сервисы с тяжёлой логикой эффекта $использованиеSTM,безсостояниявфункциях$.Сценарии с большим числом чистых преобразований данных $компоновкафункций,пайплайнытрансформаций$.Где Java / ООП — явный выбор:
Большие корпоративные приложения с множеством mutable сущностей, обширной экосистемой и готовыми библиотеками $JVM,Spring,JakartaEE$.GUI/клиентские приложения на JVM $Android—традиционноJava/Kotlin$, где оформление состояний объектов естественно.Системы, где удобны паттерны объектно‑ориентированного проектирования и инверсия управления $IoC$.Где SQL / декларативный подход — явный выбор:
Аналитика, отчётность, сложные соединения и агрегации по большим объёмам данных $OLAP$.Операции, которые естественно выполнять set‑based, в СУБД быстрее, чем в приложении $bulkupdates,joins,windowfunctions$.Валидация и целостность данных, которые удобнее/эффективнее навязывать на уровне БД $ключи,констрейнты,триггеры$.

Примеры «реальных» сценариев

ETL/агрегация больших объёмов: SQL $илидвижокнаSQL$ предпочтительнее — СУБД/колоночные хранилища оптимизированы.Построение композируемых трансформаций над потоком сообщений $логикабизнес‑правил$: Haskell или FP библиотека в JVM $Scala$ лучше — легче доказать корректность и композицию.Управление жизненным циклом сущностей в корпоративной системе $многиесвязи,состояния$: Java + ORM часто практичнее $огромнаяэкосистема$, но нужно аккуратно управлять запросами/транзакциями.

5) Сложности интеграции $Haskell\leftrightarrow Java\leftrightarrow SQL$ и как с ними справляться

Объединение Haskell ↔ SQL
Проблемы:Побочные эффекты БД $IO$ нарушают чистоту; нужно явно переместить вызовы в IO/Effect‑слои.Отображение SQL‑типов ↔ Haskell‑типов, NULL handling.SQL‑инъекция при небезопасной генерации строк.Поддержание транзакционных границ и взаимной согласованности с локальным STM.Практики/инструменты:Использовать типобезопасные query DSL $Opaleye,beam$ или ORM $persistent$ вместо строки SQL.Явно моделировать эффекты $монодатрансформеровилиtagless‑final$, разделять чистую логику и эффектные операции.Тестировать запросы на тестовой/интеграционной среде; использовать prepared statements.Объединение Java ↔ SQL
Проблемы:Импеданс‑миcмач объектной модели и реляционной $ORMmapping,наследование,связи$.Ленивая загрузка и N+1‑запросы, неправильные транзакционные границы.NULLs, типы дат/времён, числовые точности.Практики:jOOQ для типобезопасного SQL или тщательно конфигурированные ORMs $Hibernate$ и паттерны $DTO,fetchplans$.Управление транзакциями на уровне сервиса, внимательное тестирование производительности.Использовать connection pools, prepared statements, batch updates.Объединение Haskell ↔ Java
Проблемы:Различные рантаймы $GHCRTSvsJVM$, затраты на FFI, сериализация данных.Отличающиеся модели управления памятью и исключениями; неполное соответствие типов $nulls,checkedexceptions$.Сложно вызывать библиотеки обеих сторон без накладных расходов.Практики:Разделять через границу процесса: HTTP/gRPC/REST/messaging — проще и безопаснее $clearcontract$.Если нужен in‑process, использовать библиотеки $inline-java,JNR/JNI$ — более сложный путь, нежели сетевой RPC.Сериализация через JSON/Protocol Buffers/Avro для простых межъязыковых контрактов.Транзакции и согласованность между приложением и БД
Проблема: локальные транзакции памяти $напримерHaskellSTM$ и транзакции БД имеют разные семантики; синхронизировать их сложно.Рекомендации:Делать БД единственным источником правды для долговременного состояния.Определять границы транзакций в приложении и минимизировать время удержания блокировок.Для распределённых транзакций рассмотреть Sagas или двухфазный коммит $спониманиемсложности$.Типизация и NULL
NULL в SQL vs отсутствие/Maybe в Haskell: нужно явное поле Maybe; в Java nullable ссылки — легко ошибиться.Рекомендация: использовать явные опциональные типы $OptionalвJava,MaybeвHaskell$, мапперы с проверкой.

6) Практические паттерны для уменьшения проблем

Ясное разделение чистой логики и эффектов: держать чистые функции максимально возможными; в Haskell это естественно, в Java — прагматично использовать immutable DTO и сервисы с побочными эффектами только на краю.Типобезопасный доступ к БД: использовать DSL/ORM с генерацией типов $jOOQ,Opaleye,beam$, избегать конкатенации SQL‑строк.Явные контрактные границы между компонентами: API $REST/gRPC$ вместо FFI для упрощения совместимости и развёртывания.Управление транзакциями на уровне сервисов: одна транзакция на единицу работы, минимальный набор операций в транзакции.Логирование и мониторинг: отслеживать N+1, долгие транзакции, частые блокировки.

7) Краткие рекомендации при выборе/интеграции

Для строгой корректности и больших чистых трансформаций — функциональный подход $Haskell$.Для интеграции в существующую корпоративную экосистему и стандартных CRUD‑приложений — Java/ООП $илиJVMэкосистема$.Для обработки и агрегации больших наборов данных — SQL/СУБД $илианалитическиедвижки$.При интеграции: предпочитайте процессную границу $HTTP/gRPC$ для уменьшения импеданс‑миcмача; если in‑process нужен, будьте готовы к сложности FFI и ручному управлению типами/исключениями/памятью.

Заключение
Каждая парадигма имеет свои сильные стороны: Haskell — явная модель эффектов и удобство для рассуждения о поведении; Java — привычная mutability и огромная экосистема для корпоративных приложений; SQL — мощная декларативная обработка наборов данных и гарантии транзакций в хранилище. Интеграция возможна, но требует явного дизайна границ эффектов, согласования транзакций/типов и предотвращения распространённых ошибок $ORM‑ловушек,SQL‑инъекции,рассинхронизациисостояния$.