LiveLinq を使用すると、宣言型の GUI アプリケーションを作成できることに加えて、非 GUI のバッチ処理を宣言型として作成するプログラミングスタイル（"ビュー指向プログラミング" とも呼ばれます）も採用することができます。この技術の概要については、「非 GUI コードでライブビューを使用する方法」を参照してください。

LiveLinqIssueTracker デモアプリケーションでは、Batch Processing フォームを使用してこの技術を説明しています。このフォームは、次の２つのアクションを実装します。

1. 未割り当ての課題をできるだけ多く従業員に割り当てます。特定の課題が属している機能を探し、その機能に割り当てられている従業員を見つけます。その従業員に、その機能に関する他の課題が割り当てられていない場合は、その課題を従業員に割り当てます。
2. 特定の従業員に割り当てられている未解決の課題に関する情報を収集します（たとえば、課題のリストを従業員に電子メールで送信するために）。

次のビューを定義して、アクション (1) を実行します（ここでは、ビューの LiveLinq to DataSet バージョンを示します。Objects バージョンと XML バージョンも同様です）。

_issuesToAssign =
    from i in issues
        where i.AssignedTo == 0
    join a in _dataSet.Assignments.AsLive()
        on new { i.ProductID, i.FeatureID }
            equals new { a.ProductID, a.FeatureID }
    join i1 in issues
        on new { i.ProductID, i.FeatureID, a.EmployeeID }
            equals new { i1.ProductID, i1.FeatureID, EmployeeID = i1.AssignedTo }
        into g
    where g.Count() == 0
    join e in _dataSet.Employees.AsLive()
        on a.EmployeeID equals e.EmployeeID
    select new IssueAssignment
    {
        IssueID = i.IssueID,
        EmployeeID = a.EmployeeID,
        EmployeeName = e.FullName
    };

次に、このビューに基づいて、単純なコードで操作を実行します。

foreach (IssueAssignment ia in _issuesToAssign)  
    _dataSet.Issues.FindByIssueID(ia.IssueID).AssignedTo = ia.EmployeeID;

アクション (2) は、次のビューを定義することで実行されます。

from i in _dataSet.Issues.AsLive()
join p in _dataSet.Products.AsLive()
    on i.ProductID equals p.ProductID
join f in _dataSet.Features.AsLive()
    on new { i.ProductID, i.FeatureID }
        equals new { f.ProductID, f.FeatureID }
join em in _dataSet.Employees.AsLive()
    on i.AssignedTo equals em.EmployeeID
    where i.AssignedTo == employeeID && !i.Fixed
select i.IssueID;

操作 (1) や (2) を一度だけ実行する必要がある場合は、ライブビューを使用しても意味がありません。ただし、ここでは、実行するアルゴリズム全体の中のいくつかの手順として、このアクション (1) と (2) を何度も実行するプログラムを記述しているとします。これは、特にサーバー側プログラミングではよくある例です。

ライブビューがない場合は、毎回クエリーし直すか（コストが大きくなります）、何らかのコレクションを作成し、それを処理アルゴリズムの終わりまで維持する必要があります。そのようなコレクションは、手書きコードで維持する必要がある上に、複雑になることが普通です。また、複数のプログラマによって記述され、バグが含まれることもしばしばです。複数のプログラマが別々の機能を記述すれば（アクション (1) や (2) はそのような機能のほんの一例です）、コードの整合性を維持するために、他のプログラマが記述しているコードを把握する必要があります。このような作業の管理は困難です。１年後に新しいアクションや機能が追加される頃には、各部をつなぐロジックが忘れられ、新しいアクションによって破壊されて、複雑なプログラムが作成されるという悪循環が続いていきます。

ライブビューを使用した場合との比較：

アクション (1) および (2) は、実際のプロシージャではなく、宣言型ルールです。ルール (1) は、このビューに、実行すべき割り当てが含まれることを述べています。データにどのような変更があっても、また今から１年後や他のどの時期に何が追加されても、このビューには常に必要な割り当てが含まれます。このロジックは、手続き型のロジックではなく宣言型ルールなので、正しいことが保証されます。

また、ルール (1) の動作は高速です。このアクションを毎回異なるデータに対して 1000 回実行したとしても、そのたびに、必要な量のデータだけが、つまり変更の影響を受けるデータだけが再計算されます。必要なインクリメンタルな再計算だけが実行されます。

ルール (2) も同様に宣言型ルールです。これは、計算を繰り返すことなく、変更の影響を受ける部分だけが再計算されるため、高速に実行されます。

アルゴリズムの主要な部分がビュー指向の方法で、(1) と (2) のような一連のルールとしてプログラミングされている場合は、すべてのルールが連携し、ルール間の整合性が自動的に維持されます。このようなビュー/ルールでアルゴリズム全体を表現することが理想的です。それが不可能な場合は、アルゴリズムの一部をこの方法で実装し、残りを通常の手続き型コードで実装します。