当前信息世界飞速发展，传统数据库虽有强大功能，但它愈来愈赶不上信息社会发展的要求。因而它向智能方向发展是当今信息世界发展的需要。信息世界期待着新型数据库的产生。人工智能中的智能思想逐渐地向传统数据库渗透，与其结合，导致了演绎数据库(DDB)的诞生。 但是，人工智能中的知识推理怎么能高效地在传统数据库中实现，两者怎样利用彼此间的优势很好的结合，成为近些年来研究工作者探讨、研究、实现的重要课题，并获得了重大成果。 由于演绎数据库知识推理面向对象与人工智能不同，它只借鉴了人工智能中的一些推理思想，所以人工智能的推理实现并不能完全引入演绎数据库中，经国内外研究人员长期不懈地研究、探讨，寻找高效通用科学的方法。现有多种查询算法，大致可分为自顶向下、自底向上以及这两者结合的三种算法。虽这些算法各自有不同的规则形式，算法效率仍不完美，但是为继续深入探讨更加高效、更加普遍通用的推理算法奠定了良好的基础。 人们要想使演绎数据库在数据库查询达到功效上的大大提高，就必须构造一种完善、科学、严谨的系统结构框架。为推理机制合理运行，高效的数据查询作可靠保障。 演绎数据库是人工智能中的知识及其推理机制在传统数据库中的引入，对它的研究需要有非常严谨的理论模型为背景，它用关系模型(描述事实)和Datalog模型(描述规则)来描述世界，演绎数据库中主要采用一阶谓词逻辑表示。因为它有严格、系统的数理逻辑理论基础和较强的推理能力。 本论文在传统数据库的基础上借鉴了人工智能中知识表示、推理机制，集思广益，博采众长，介绍了演绎数据库系统设计思想，系统的结构，系统推理机制的实现以及系统模型的建模理论依据等。 最后，借鉴了分布式数据库并行处理的优势和多数递归形式是单线性递归形式的共识以及单线递归都可以转化为一种共同形式—N链递归，介绍了演绎数据库系统递归查询算法—并行处理的N链递归查询算法，以示DDB的可靠性。是该演绎数据库推理机制查询算法的一种实现。