Datalog（データログ）

2025年11月8日

Datalog（データログ）

英語表記: Datalog

概要

Datalogは、論理型プログラミングの原則に基づいて設計された、データベースのクエリ（問い合わせ）に特化した宣言型言語です。これは、プログラミングパラダイムの分類において「宣言型・論理型」に属し、特に大規模なデータセットからの推論や関係性の抽出を効率的に行うことを目的としています。手続きを記述するのではなく、「事実」と「規則」を定義することで、データ間に存在する論理的な関係性を導き出すことができる点が大きな特徴です。

詳細解説

論理型プログラミングにおけるDatalogの位置づけ

Datalogは、多くの人にとって馴染み深い論理型プログラミング言語であるPrologから派生しましたが、データベースの操作に最適化するために、いくつかの重要な制約が加えられています。私たちが今見ている「プログラミングパラダイム」の文脈では、命令型（C言語など）が「どのように計算するか」を記述するのに対し、Datalogが属する宣言型・論理型は「何が真実であるか」を記述する点が決定的に異なります。

Datalogのプログラムは、主に以下の2つの要素で構成されます。

事実（Facts）: データベースに直接格納されている基本情報です。例えば、「父(太郎, 次郎)」は、太郎が次郎の父であるという揺るぎない事実を示します。
規則（Rules）: 既存の事実や他の規則から新しい事実を推論するための論理的なルールです。例えば、「祖父(X, Z) :- 父(X, Y), 父(Y, Z)」という規則は、「XがYの父であり、かつYがZの父であるならば、XはZの祖父である」という関係性を定義します。

Datalogが特に優れているのは、この「規則」による再帰的な推論を安全かつ効率的に処理できる点です。例えば、ネットワークの接続経路や家系図における遠い祖先をたどるような複雑なクエリも、簡潔な規則として記述できます。

Prologとの決定的な違い

Datalogがデータベース応用で重宝されるのは、Prologに存在する「手続き的な側面」や「副作用」を生む可能性のある機能を意図的に排除しているからです。具体的には、Datalogは、Prologで一般的なリスト操作やカット演算子（!）などの要素を含みません。

この制約の結果、Datalogは以下の重要な特性を獲得します。これはデータベースの整合性を保つ上で非常に重要です。

単調性（Monotonicity）: プログラムに新しい事実を追加しても、以前に導出された事実が取り消されることはありません。これにより、推論結果の安定性が保証されます。
クエリの安全性: すべてのクエリが必ず有限の回答を返すことが保証されます。Prologでは無限ループに陥る可能性がありますが、Datalogの構造はそれを防ぐように設計されています。

この厳格な設計のおかげで、Datalogのクエリは関係データベース理論と密接に結びつき、最適化されたアルゴリズム（例えば、ボトムアップ評価）を用いて効率的に実行できるのです。論理型プログラミングの力を借りて、SQLでは記述が複雑になるような推移閉包（Transitive Closure）の計算などを、非常にエレガントに実現できるのが、Datalogの魅力的なポイントだと私は感じています。

処理の流れ

Datalogの処理は、ユーザーが「クエリ」を投げかけることから始まります。例えば、「太郎の祖父は誰か？」というクエリです。

規則の適用: Datalogエンジンは、定義された規則（Rules）とデータベース内の事実（Facts）を照合（マッチング）します。
新しい事実の導出: 規則が満たされるたびに、新しい事実が論理的に導出されます。
繰り返し: このプロセスを、新しい事実が一切導出されなくなるまで繰り返します（不動点計算）。
回答の提示: 最後に、ユーザーのクエリに合致する導出された事実を回答として提示します。

この仕組みは、命令型言語のように「データをどう動かすか」を指示するのではなく、「このデータから何が言えるか」を論理的に尋ねる、まさに宣言型プログラミングの典型例と言えるでしょう。

具体例・活用シーン

Datalogは、その推論能力とデータベース適合性の高さから、特に複雑なデータ関係を扱う分野で活用されています。

比喩：データの中の「探偵」

Datalogの働きを理解するための比喩として、「探偵の推理」を考えてみましょう。

従来のSQLのような手続き的なクエリは、あなたが探偵に「この部屋にいる容疑者リストをください」と直接尋ねるようなものです。これは速く、明確な答えが出ます。

一方、Datalogは違います。あなたは探偵（Datalogエンジン）に対して、基本的な情報（事実）と、推理のルール（規則）だけを与えます。

事実: 「AはBの隣人である」「BはCと過去に口論した」「Cの指紋が現場に残されていた」
規則: 「隣人であり、かつ口論の履歴があり、かつ現場に痕跡を残した人物は、容疑者リストに追加される。」

探偵（Datalog）は、この規則をすべての事実に当てはめ、次々と新しい事実（「Aは容疑者候補だ」「Bもそうだ」）を導き出します。そして、すべての可能性を使い果たしたとき、最終的な「容疑者リスト」（クエリの回答）をあなたに提示します。

Datalogは、複雑なデータ間の関係を自動的にたどり、人間が一つ一つ手続き的に追跡する必要がある推論プロセスを、宣言的に定義できる点が非常に強力なのです。

活用シーン

ネットワーク分析: 大規模なソーシャルネットワークやITインフラストラクチャにおいて、特定のノード間の接続性や最短経路を推論するのに使われます。再帰的なルール定義が、グラフ構造の分析に非常に適しています。
データ統合とクリーニング: 異なるデータソースから情報を集約する際、定義された規則に基づいてデータの矛盾を検出し、新しい統一された事実を導き出すために利用されます。
設定管理とセキュリティポリシー: 複雑なシステム構成において、特定のセキュリティポリシーが満たされているかどうか（例：特定のユーザーがアクセス権を持つべきでないリソースに間接的にアクセスできていないか）を論理的に検証するために使用されます。

資格試験向けチェックポイント

Datalog自体がITパスポートや基本情報技術者試験で直接問われることは稀ですが、それが属する「論理型プログラミング」や「宣言型パラダイム」の理解を深める上で非常に重要です。

プログラミングパラダイムの分類:
- Datalogは、宣言型（何をすべきかを記述）かつ論理型（論理的な規則と推論に基づく）に分類されることを確実に覚えておきましょう。命令型（手続きを記述）との対比がよく出題されます。
論理型プログラミングの具体例:
- 論理型言語の代表例としてPrologが挙げられますが、Datalogは「データベースクエリに特化した論理型言語」として、その応用分野を理解しておくと応用情報技術者試験などで役立ちます。
「事実」と「規則」:
- 論理型プログラミングの基本構成要素は「事実」と「規則」であることを理解してください。これは、データベースのデータ（事実）と、それに対する推論ロジック（規則）に対応します。
宣言型言語のメリット:
- Datalogの持つ「非手続き性」や「再帰的な推論能力」が、複雑なデータ関係の分析を容易にするというメリットは、システム設計やデータベース設計の文脈で知識として問われる可能性があります。特に、再帰的なクエリをシンプルに記述できる点は、SQLの再帰的CTEと比較される視点として重要です。