Кратко — сравнение четырёх парадигм на конкретных задачах (каталогизация, выдача/возврат, правила доступа), рекомендуемые паттерны и структуры данных с причинами.
1) Процедурный подход
- Что хорош для: простые скрипты миграции, пакеты администрирования, batch-операции (импорт каталога, отчёты).
- Как организовать: набор функций/процедур, централизованное управление состоянием (глобальные структуры или БД).
- Паттерны: модульная декомпозиция, процедурные интерфейсы, трансформации данных.
- Структуры данных: массивы/списки для последовательной обработки; хэши/словари для быстрых look-up (поиск по id — $O(1)$); файлы/CSV/реляционные таблицы для хранения.
- Почему: простота, низкий порог входа, предсказуемый прямой шаг за шагом контроль. Минусы — слабая абстракция домена, плохо масштабируется по большому коду и параллелизму.
2) Объектно-ориентированный подход
- Что хорош для: моделирование сущностей библиотеки (Book, User, Loan, Catalog, Reservation), инкапсуляция бизнес-логики (правила выдачи), состояние копий, уведомления.
- Как организовать: объекты с методами (Book.checkout(user)), агрегаты (Catalog содержит Books), сервисы (LoanService, NotificationService).
- Паттерны:
- Repository / DAO для абстракции хранения,
- Unit of Work или Transaction Script для атомарных операций выдачи/возврата,
- Observer для уведомлений о просрочке/доступности,
- State для статусов экземпляра (Available, OnLoan, Reserved),
- Strategy/Policy для правил доступа (разные стратегии для студентов/преподавателей/гостей).
- Структуры данных: словари/индексы в памяти (map ISBN→Book), B-tree / индексы в СУБД для поиска $O(\log n)$, очереди для hold-requests.
- Почему: естественное соответствие предметной области, удобство расширения типов материалов и правил, поддержка инкапсуляции и позднего связывания. Минусы — возможные сложности при массовой параллельной обработке (мутации состояния).
3) Функциональный подход
- Что хорош для: чистая бизнес-логика (валидаторы, расчёт штрафов), конкурентная обработка событий (event processing), трансформации каталога, аудита.
- Как организовать: неизменяемые структуры, чистые функции, композиция, потоки событий (checkout events → обработчики).
- Паттерны:
- Event Sourcing + CQRS: команды (CheckoutBook) приводят к событиям; проекции для каталога/статуса,
- Monads / Either для валидации и ошибок,
- Lenses для обновления вложенных структур.
- Структуры данных: persistent maps/trees (для версионности), списки/очереди для событий, индексированные структуры для быстрых поисков (хэш-померенные структуры). Поиск по ключу — амортизированно $O(1)$ или $O(\log n)$ в зависимости от реализации.
- Почему: безопасная многопоточность благодаря иммутабельности, легко откатывать и аудитировать через события, композиция логики делает правила чистыми и тестируемыми. Минусы — интеграция с императивной БД и сложность для изменяемого состояния (например, блокировки коллекций).
4) Логический подход (Prolog / правило-ориентированные движки)
- Что хорош для: сложные правила доступа, вывод разрешений/запрещений, дедуктивный поиск (например, «может ли пользователь взять книгу при этих условиях?»), конфликты политик.
- Как организовать: набор фактов (user(u1, student), book(b1, rare)), набор правил (can_borrow(U,B) :- user(U,Role), ...), механизм вывода/запросов.
- Паттерны: правило-основанная система (RBS), forward/backward chaining, constraint solving для расписаний и приоритетов очередей.
- Структуры данных: факт-репозитории, индексы предикатов для быстрого поиска; для масштабируемости — материализованные представления.
- Почему: декларативно выражать и проверять сложные политики и дедуктивно получать решения; удобно для взаимодействия с естественными правилами и регламентами. Минусы — менее удобен для CRUD и интенсивных трансакций, может требовать сопряжения с другими компонентами.
Задачи — рекомендации (коротко)
- Каталогизация (поиск, индексация, версии): OOP/FP гибрид. Использовать индексы (B-tree / inverted index для полнотекстового поиска), в FP — event sourcing для истории изменений. Поиск: инвертированный индекс (полнотекст), хеш/дерево для lookup.
- Выдача/возврат (транзакции, состояние копий): OOP с паттернами Unit of Work/Repository или FP с Event Sourcing + CQRS для масштабируемости и аудита. Для гарантий ACID — реляционная БД с транзакциями; для высокой нагрузки — распределённые очереди и идемпотентные события.
- Правила доступа (policies, исключения): логический движок или OOP Strategy/Policy; для очень сложных/меняющихся правил — правило-движок (Drools/Prolog), для стабильных — OOP/FP политики.
- Конкурентность/масштаб: FP (иммутабельность) + event-driven архитектура. Для блокировок/резервирований — использовать транзакции или optimistic locking.
Примеры структур данных и почему
- HashMap (ISBN→Record): быстрый lookup $O(1)$ — для сессий/кэша.
- B-tree/индексы СУБД: эффективны на диске $O(\log n)$ — основное хранилище.
- Inverted index: полнотекстовый поиск (по названиям/авторам).
- Queue/priority queue: очередь ожидания выдачи (priority для сотрудников).
- Graph (user–book–subject): рекомендации, обходы $O(|V|+|E|)$.
- Event log (append-only): аудит и восстановление состояния (поддерживает rollback/replay).
Заключение — практическая рекомендация
- Комбинация даёт лучшее: OOP для моделирования домена и операций с состоянием; FP для чистой бизнес-логики, валидаций и обработки событий; логика/правила для политики доступа; процедурный код для вспомогательных скриптов и миграций. Для хранилища — индексы (B-tree/inverted) + event log/transactional DB в зависимости от требований к аудиту и нагрузке.