演绎数据库是一种可以得出结论的数据库，或者我们可以使用存储在数据库中的一组明确定义的规则和事实来进行演绎。在当今世界，当我们处理大量数据时，这种演绎数据库提供了很多优势。它有助于将RDBMS与逻辑编程相结合。为了设计演绎数据库，使用了一种称为 Datalog 的纯声明性编程语言。
演绎数据库的实现可以在 LDL(逻辑数据语言)、NAIL(非另一个逻辑实现)、CORAL 和 VALIDITY 中看到。
LDL 和 VALIDITY 在各种商业/工业应用中的使用如下。
1. 低密度脂蛋白应用：
本系统已应用于以下应用领域：
- 企业建模：
与企业相关的数据可能会产生包含数百个实体和关系以及数千个属性的扩展 ER 模型。该领域涉及对企业内的结构、流程和约束进行建模。 - 假设检验或数据挖掘：
该领域涉及制定假设、转换为 LDL 规则集和查询，然后针对给定数据执行查询以测试假设。这已被应用于微生物学领域的基因组数据分析，其中数据挖掘包括从对大肠杆菌进行的实验的低级数字化自动射线图中识别 DNA 序列。 - 软件复用：
应用程序的一小部分软件是基于规则的，并以 LDL 编码(批量使用标准程序代码开发)。这些规则产生了一个知识库，其中包含系统中使用的每个 C 模块的定义和一组定义模块导出/导入函数、约束等方式的规则。 “知识库”可用于做出与软件子集重用有关的决策。这正在银行软件中进行试验。
2. 有效性应用：
有效性结合了演绎能力和操作复杂对象(OID、继承、方法等)的能力。它提供了一种称为 DEL(数据日志扩展语言)的 DOOD 数据模型和语言、一个沿客户端-服务器模型工作的引擎以及一组用于模式和规则编辑、验证和查询的工具。
以下是 VALIDITY 系统的一些应用领域：
- 电子商务：
在电子商务中，复杂的客户档案必须与目标描述相匹配。匹配过程也由规则描述，计算谓词处理数值计算。 DE1 的声明性质使匹配算法的公式化变得容易。 - 规则管理流程：
在规则管理的过程中，定义良好的规则定义了要执行的操作。在这些过程中，一些类被建模为 DEL 类。 VALIDITY 的主要优点是可以轻松考虑新法规。 - 知识发现：
知识发现的目标是通过分析现有数据来发现新的数据关系。伊利诺伊大学开发的应用程序原型利用已通过 DEL 中的规则增强的现有少数民族学生数据。 - 并行工程：
并发工程应用程序处理由多个参与者共享的大量集中数据。已经在土木工程领域开发了应用原型。设计数据使用 DEL 语言的面向对象功能建模。 DEL 能够处理规则到约束的转换，它还可以将任何封闭公式作为完整性约束处理。