불필요한 정보를 제거하고 현재의 문제 해결에 필요한 핵심만을 남기는 작업을 <b>추상화</b> 라고 부른다. 가장 일반적인 추상화 방법은 한 번에 다뤄야 하는 문제의 크기를 줄이는 것이다.
이처럼 큰 문제를 해결 가능한 작은 문제로 나누는 작업을 <b>분해(decomposition)</b> 이라고 부른다. 분해의 목적은 큰 문제를 한번에 처리할 수 있는 규모의 문제로 나누는 것이다. 한 가지 주목할 점은 정보의 가장 작은 단위로서의 개별 항목을 의미하는 것이 아니라 하나의 단위로 취급될 수 있는 논리적인 chunk를 의미한다.
추상화와 분해는 인간이 세계를 인식하고 반응하기 위해 사용하는 가장 기본적인 사고 도구이다. 복잡성이 존재하는 곳에 추상화와 분해 역시 함께 존재한다. 소프트웨어 개발 영역에서는 복잡한 문제를 해결하기 위해 추상화와 분해를 사용한다.
프로그래밍 언어의 발전은 좀 더 효과적인 추상화를 이용해 복잡성을 극복하려는 개발자들의 노력에서 출발했다. 프로그래밍 언어를 통해 표현되는 추상화의 발전은 다양한 프로그래밍 패러다임의 탄생으로 이어졌다. 프로그래밍 패러다임은 프로그래밍을 구성하기 위해 사용하는 추상화의 종류와 이 추상화를 이용해 소프트웨어를 분해나는 방법의 두 가지 요소로 결정된다. 따라서 모든 프로그래밍 패러다임은 추상화와 분해의 관점에서 설명할 수 있다.
현대적인 프로그래밍 언어를 특징 짓는 중요한 두 가지 추상화 메커니즘은 프로시저 추상화와 데이터 추상화 이다.
기능은 오랜 시간 동안 시스템을 분해하기 위한 기준으로 사용됐다. 이 같은 시스템 분해 방식을 알고리즘 분해 또는 기능 분해라고 부른다. 기능 분해의 관점에서 추상화의 단위는 프로시저이며 시스템은 프로시저를 단위로 분해된다.