演绎数据库系统是一种数据库系统，它具有演绎推理能力。这种系统使用逻辑规则和推理来处理数据，从而可以回答用户提出的问题。演绎数据库系统通常包括一个数据库管理系统和一个规则管理系统，用于存储和管理数据以及定义推理规则。

演绎数据库系统的核心是逻辑规则和推理。通过使用逻辑规则，数据库系统可以对存储的数据进行推理，从而得出新的信息。这种推理过程可以是递归查询、规则的一致性维护等。

演绎数据库系统的特点是具有强大的推理能力，能够根据已知的事实和规则进行推理，回答用户提出的各种问题。这种能力使得演绎数据库系统在处理复杂的数据分析和决策支持方面具有优势。

此外，演绎数据库系统还可以与其他数据库系统进行集成，例如关系数据库系统或面向对象数据库系统。这种集成可以使得数据和推理规则在多个系统中共享和协同工作，提高整个系统的性能和效率。

多媒体数据库是一种数据库，用于存储和管理多媒体数据，包括数字、文本、图形、图像和声音等。它利用数据库技术来存储、检索和管理多媒体数据，提供了高效的数据存储、访问和使用机制。

多媒体数据库的特点是数据量大、数据类型多样、数据之间关系复杂，因此需要采用特定的数据模型和数据存储结构来处理和管理多媒体数据。此外，由于多媒体数据的非格式化特性，需要采用特定的数据压缩和编码技术来减少存储空间和提高数据传输效率。

多媒体数据库的应用非常广泛，包括音频、视频、图像等各个领域。例如，在音频领域，可以用于语音识别、语音合成、音乐信息检索等；在视频领域，可以用于视频编辑、视频监控、视频检索等；在图像领域，可以用于图像处理、图像识别、医学影像等。

模糊数据库系统是一种能够处理模糊数据的数据库系统。模糊性是客观世界的一个重要属性，传统的数据库系统描述和处理的是精确的或确定的客观事物，但不能描述和处理模糊性和不完全性等概念，这正是模糊数据库系统出现的原因。

模糊数据库系统的目标是能够存储以各种形式表示的模糊数据，包括数据结构和数据联系、数据上的运算和操作、对数据的约束（包括完整性和安全性）、用户使用的数据库窗口用户视图、数据的一致性和无冗余性的定义等都是模糊的，精确数据可以看成是模糊数据的特例。

在模糊数据库中，各记录值被视为节点，而关系被视为节点间的连线，一个模糊数据库可以看成是一个复杂的网络。模糊数据库的研究主要有两方面：首先是如何在数据库中存放模糊数据，其次是定义各种运算、建立模糊数据上的函数。模糊数据的表示方法主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。

由于理论和实现技术上的困难，模糊数据库技术近年来发展不是很理想，但它已在模式识别、过程控制、案情侦破、医疗诊断、工程设计、营养咨询、公共服务以及专家系统等领域得到较好的应用，显示了广阔的应用前景。

主动数据库系统是一种数据库系统，它能够根据各种事件的发生或环境的变化主动为用户提供相应的信息服务。与传统的数据库管理系统相比，主动数据库系统具有主动性，能够根据内部状态的变化情况做相应的处理。

主动数据库系统由一个普通的数据库系统、一个事件驱动的知识库和相应的事件监视器组成。这种系统可以提供各种主动服务功能，例如主动地提出警告、主动进行检索、主动地实现某些动态修改等。此外，主动数据库系统还应该支持用户或应用方便的定义说明自己所需要的主动性，而这些主动特性的说明应成为数据库的永久件部分。

在实现上，为了在原有数据库管理系统之外增加事件监视器和事件库，需要在原有的数据库管理系统之外进行相应的设计和开发。这包括定义事件类型、定义触发条件、定义执行的动作等。

联邦数据库系统（FDBS）是一个彼此协作却又相互独立的单元数据库（CDBS）的集合，它将单元数据库系统按不同程度进行集成，对该系统整体提供控制和协同操作的软件叫做联邦数据库管理系统（FDBMS）。联邦数据库系统是多数据库系统中的一种，旨在实现对相互独立运行的多个数据库的互操作。

这种系统的特点是分布性、异构性、自治性和透明性。分布性意味着数据分布在计算机网络的不同节点上，异构性意味着数据库系统可以来自不同的制造商或不同的平台，自治性表示每个数据库系统能够独立管理其自身事务和并发操作，透明性则表示用户可以在不关心数据库具体物理实现细节的情况下访问数据。

联邦数据库系统的分类包括紧耦合和松耦合。紧耦合系统要求所有成员数据库系统必须在相同或兼容的数据库管理系统下运行，而松耦合系统允许成员数据库系统采用不同的数据库结构和操作系统。

此外，联邦数据库系统也可以支持各种数据模型，包括关系数据库模式、面向对象数据库模式等。这些模式的选择取决于特定的应用需求和数据特性。