这是关于逻辑编程的内容，主要观点、关键信息和重要细节如下：

• 设置与目的：逻辑编程旨在设计与形式逻辑密切相关的编程语言，因其能更精确地适应应用领域，可写出更正确的代码，甚至从已认证的实现中提取代码。但若应用不适合逻辑编程引擎的操作策略，可能会导致抽象泄漏。
• 历史与特定语言：聚焦于更受限的应用特定语言，如 Datalog 及其衍生物。其特定特征和实现细节常与“合适的时机”相关，如基于 BDD 的 Datalog 在程序分析方面有重要进展。
• 程序分析：是逻辑编程最令人兴奋的动机之一，可自动证明程序属性、发现错误或帮助理解程序，但难以指定和实现，且常处理大型状态空间。

• 链向前计算与 Datalog：

  • 中心评估机制是将规则饱和到固定点以获得知识数据库，计算称为“链向前”，由知识的排序引导，定义了“直接结果”算子，通常是单调的。
  • Datalog 语法包括事实和规则，事实是已知陈述，形式为R(c0,...)，规则形式为(head-rel,...) <-- (body-rels,...)，变量需显式标记。
  • 以传递闭包为例的 Datalog 程序展示了其用法和输出结果。
• Datalog 的限制：不允许规则头有析取（Disjunctions），只能处理饱和合取，而 SAT 求解器结合了搜索和演绎，(>2)-SAT比 Datalog 更难，规则头的合取无语义问题。SAT 求解器会忘记信息，在处理大型状态空间时，Datalog 可能因枚举所有可能性而导致性能问题。
• 半朴素评估：重复应用规则会导致数据重复加载，Datalog 的解决方案是采用半朴素评估编译为增量式 IR，对于不同情况的规则需要进行不同版本的拆分，以处理关系的变化，且实现中去重操作很重要并可并行化。
• 关系代数：避免提及具体的绑定变量和显式命名点，以更系统的方式处理关系，可编写正确但可能较慢的合取查询解释器，包含各种操作如扫描、选择、连接、重排序、投影等，连接规划是实现中的挑战，传统数据库注重查询规划，而 Datalog 采取不同方法。
• 完整代码：提供了相关的 Racket 代码实现，包括各种函数定义和示例使用，如解释查询、解释规则、解释程序等。