模糊數據庫
指能夠處理模糊數據的數據庫。一般的數據庫都是以二直邏輯和精確的數據工具為基礎的，不能表示許多模糊不清的事情。隨著模糊數學理論體系的建立，人們可以用數量來描述模糊事件並能進行模糊運算。這樣就可以把不完全性、不確定性、模糊性引入數據庫系統中，從而形成模糊數據庫。模糊數據庫研究主要有兩方面，首先是如何在數據庫中存放模糊數據；其次是定義各種運算建立模糊數據上的函數。模糊數的表示主要有模糊區間數、模糊中心數、模糊集合數和隸屬函數等。
統計數據庫
管理統計數據的數據庫系統。這類數據庫包含有大量的數據記錄，但其目的是向用戶提供各種統計匯總信息，而不是提供單個記錄的信息。
網狀數據庫
處理以記錄類型為結點的網狀數據模型的數據庫。處理方法是將網狀結構分解成若干棵二級樹結構，稱為系。系類型是二個或二個以上的記錄類型之間聯系的一種描述。在一個系類型中，有一個記錄類型處於主導地位，稱為系主記錄類型，其它稱為成員記錄類型。系主和成員之間的聯系是一對多的聯系。網狀數據庫的代表是DBTG系統。1969年美國的CODASYL組織提出了一份“DBTG報告”，以後，根據DBTG報告實現的系統一般稱 為DBTG系統。現有的網狀數據庫系統大都是采用DBTG方案的。DBTG系統是典型的三級結構體系：子模式、模式、存儲模式。相應的數據定義語言分別稱為子模式定
義語言SSDDL，模式定義語言SDDL，設備介質控制語言DMCL。另外還有數據操縱語言DML。
演繹數據庫
是指具有演繹推理能力的數據庫。一般地，它用一個數據庫管理系統和一個規則管理系統來實現。將推理用的事實數據存放在數據庫中，稱為外延數據庫；用邏輯規則定義要導出的事實，稱為內涵數據庫。主要研究內容為，如何有效地計算邏輯規則推理。具體為：遞歸查詢的優化、規則的一致性維護等。
