Datafun, Neel Krishnaswami ile birlikte geliştirilen yeni bir dildir. Datalog'u genelleştiren basit, saf ve tam fonksiyonel bir dil olarak tanımlanır. Datafun'ın en güçlü özelliği, yarı kafesler üzerindeki monoton eşlemelerin sabit noktalarını kısa ve bildirimsel bir şekilde ifade edebilmesi ve hesaplayabilmesidir. Dilin temel prensipleri ve yetenekleri, 2016'daki ICFP konferansında sunulan bir makale ile tanıtılmıştır. Bu makale, Datafun'ın teorik temellerini ve potansiyel uygulamalarını ortaya koymuştur.
Projenin ilerleyen aşamalarında, sabit noktaların daha hızlı hesaplanması üzerine odaklanılmıştır. 2020 POPL makalesinde detaylandırılan bu çalışma, iç döngüyü artırımlı hale getirerek sabit noktaları daha verimli bir şekilde bulmayı amaçlamıştır. Bu yaklaşım, Datalog'un seminaif değerlendirme yöntemini genelleştirerek performans artışı sağlamıştır. Ayrıca, 2018'deki HOPE konferansı için hazırlanan genişletilmiş bir özet ve çeşitli konferans sunumları, bu alandaki gelişmeleri paylaşmıştır. Sabit noktanın türevinin, türevinin sabit noktası olduğu gibi önemli bir sonuç da bu süreçte kanıtlanmıştır.
Datafun'ın geliştirme sürecinde, monotonluğu daha esnek bir şekilde ele alan yeni bir modal tip sistemi üzerinde de çalışılmıştır. 2017'nin sonlarında başlanan bu çalışma, dilin ifade gücünü ve doğruluğunu artırmayı hedeflemiştir. Ancak, bu modal tip sistemi projesi maalesef tam olarak tamamlanamamış ve yayınlanamamıştır. Datafun, fonksiyonel programlama ve veritabanı dilleri arasındaki köprüyü kurarak, karmaşık veri ilişkilerini ve yinelemeli hesaplamaları ele almak için güçlü bir araç sunmaktadır.
Bu dil, Datalog'un ifade gücünü fonksiyonel programlama prensipleriyle birleştirerek karmaşık veri ilişkileri ve yinelemeli hesaplamalar için yeni bir yaklaşım sunuyor.