数据库集群问题

数据库192168200101挂掉之后，切换到192168200102上，

101 挂掉，切换到102上之后，101修复了吗。手动启动了吗？

如果不是的话 那你检查下 网络和 防火墙配置， ping下 telnet下

(54996988)

78530465

41871111

42661326

38480162

37615840

88072669

呵呵，都是的

现在是大数据时代，我们每天都在产生海量的数据，利用好这些数据，不但能够为人们的工作生活带来便利，而且能促进生产环节更加高效地配置资源，提高效率，促进产业升级，医药行业也在大数据时代脱颖而出，在生物医药领域，大数据更是人类挑战疾病的重要武器。

在大数据技术尚未成熟之前，药物研发与试药环节是一项复杂且庞大的工程，耗时长、回报慢、风险大。可以说，任何一个制药公司在向市场推广药物产品之前，都要经过几千甚至上万次的实验和大量候选药物的折磨。

由于药物研发是化学、生物、药理、临床等十几个学科知识的综合运用，平均每个药物背后的研发数据资料多达数千甚至数万页。如何在海量信息中快速高效地搜寻整理，在重重迷雾里找到真正的价值所在，是每家创新药企和相关机构的切实需求。

而通过大数据技术，各药企/研发单位得以提高自己掌握市场信息的速度和完整性，辅助项目的立项过程，加快药物研发的进度……在有限的时间内，研发更多对人类更有意义的药品/治疗方式。大数据让药物的筛选过程变得更为简单、快捷，也更为安全，是一种高效又经济的药物分析技术手段。

同时，在集采常态化、新药审评审批加快、医保谈判降价的大趋势下，市场为真正具有临床应用价值的药品腾出了空间，全球科学家都在不断努力提高新药研发成功率。如何博采众长，研发出满足临床需求、所需投入尽可能少、市场效益更好、成功率更高的药品？

药融云

目前比较专业的医药大数据有药智网、药融云、医药魔方、药渡等等，从立项研发到上市提供数据支持，简单介绍以下这些医药数据库

药智医药数据库

推荐指数45颗星

药智数据上线时间2009年；以国内注册、全球药物研发、中国临床、全球临床、药物制剂处方、新药、靶点、企业报告、一致性评价、参比制剂、辅料数据、中国橙皮书、美国橙皮书、日本橙皮书、药品说明书、国内外文献查询、上市药品目录集、国内外标准，药物相互作用，基药目录，中标、销售数据、各国上市药品信息查询等100+数据库。

药智数据库

功能方面:药智数据除了常规的导出，可视化、注册时光轴外，还做了一些大数据探索，如注册受理数据库的审评结论预测；大数据挖掘分析系统，包含合成图谱、经典方剂和地方增补目录；多维度检索方式，包含精准/模糊检索，热点检索等。

在开放程度：半开放。

总体来说药智数据库在总体做的还是不错的，发展至今为医药行业还是做出了一定的贡献，但是某一比较不足的就是没有医院销售数据。

药融云数据库

推荐指数：5颗星

药融云医药数据库上线时间为2020年，是以药融云是全球生物医药产业一站式服务平台，药融云深度整合了全球生物医药数据、信息、资源等，帮助生物医药产业实现高度信息、数字化，旨在打造生物医药产业数字经济体。

以全球药物研发（8W+新药研发项目、临床、专利、国内审评、靶点、药效学、药代动力学等）、全球上市（40余个国家或地区的批文、说明书、审评文件等信息）、全国销售（全国医院、零售药店、样本医院三大销售数据库）、全球文献为核心，形成了药物研发、全球上市、国内市场信息、原料药、生产检查、合理用药、医疗器械、中药等八大数据库群，是国内最全面的医药数据库，共计134个数据库。

药融云数据库

功能方面：多维度智能化检索、智能化数据关联、注册时光轴、可视化数据、多元数据整合、智能快速筛选、es搜索引擎架构、一站式导出、浏览模式多样化，还对于研发数据进行了销售额数据预测等，比较丰富全面。

开放程度：全开放数据库。

总的来说，药融云虽然是最近才上线的医药数据库，但是无论在数据上，还是功能上已经稍微超越老牌数据库了，界面新颖，而且药品销售数据可以媲美米内的数据库是一个综合型医药数据库。

药渡医药数据库

推荐指数：4颗星

药渡数据上线时间为2013年，发展到现在也是有一批忠实客户了。

药渡数据以全球药物研发数据为核心，数据库群包含临床试验、主流国家批文、国内注册审评、一致性评价、医保基药等54个数据库，药渡数据针对于研发数据较多，比较有特点的就是药物报告数据库，同时对靶点信息做了不少的规范工作。

药渡数据库

在功能上：注册时光轴，检索功能丰富，支持订阅审评，研发数据多维度关联。

在开放程度：封闭式。

总体来说药渡医药数据针对的是创新药的研发，打造的是研发型数据库，目前没有中标数据，市场数据等。

问题还是比较宽泛，主要能解决的有了解市场数据、了解研发数据、销售数据等等。

Windowsserver2003中提供了网络负载均衡（NLB）功能。NLB的 *** 作模式有单播和多播两种，它们之间有什么区别呢？首先，给大家介绍一下NLB的工作原理：当客户向NLB群集（NLB的虚拟IP地址）发起请求时，其实客户的请求数据包是发送到所有的NLB节点，然后运行在NLB节点上的NLB服务根据同样的NLB算法来确定是否应该由自己进行处理，如果不是则丢弃客户的请求数据包，如果是则进行处理。如何将请求数据包发送到所有的NLB节点是NLB运行的关键之处，单播和多播这两种 *** 作模式就是用于实现这一需求。NLB不支持单个NLB群集中的单播/多播的混合环境；在每一个NLB群集中，该群集中的所有节点都必须配置为多播或单播，否则，此NLB群集将无法正常工作。

1、数据库交流团 号码：1294654 群主：shutao917

2、电子计算机1群 号码：1261927 群主：寂寞937000078

3、IT高手 号码：1063811 群主：samirmoon

这几个就差不多够了，要是还需要，追问我就行

药融云医药数据库，是集全球生物医药全产业链数据为一体的大数据平台，高度集成全球生物医药产业链上下游数据，通过与人工智能等高科技技术融合，满足生物医药产业链各场景数据分析需求，为数据需求者提供国内权威的医药数据智能分析解决方案。

医药数据库分类较为详细，数据覆盖了生物医药全生命周期数据，每个子周期的数据维度详尽、精准，实用性强。平台近百个数据库分类汇总为药物研发数据库群、上市药品数据库群、药品销售数据库群、市场信息数据库群、一致性评价数据库群、原料药数据库群、医疗器械数据库群、生产检验数据库群、合理用药数据库群，九大数据库群面向医药产业链全生命周期。

1药物研发数据库群：收录了全球已上市及未上市的（包括处于临床和临床前研究等阶段）超80000余条药物研发的详细信息；全球临床试验数据库、中国药品审评数据库等超700000条数据信息；另外还包括药代动力学、药效学、药物活性、药物安全性、不良反应报告、药物合成线路等众多研学辅助型数据库。

2全球上市数据库群：收集美国、欧盟、日本等四十多个主流国家和地区上市药品批准信息，其中上市药品数据库有近300万条药物上市信息，涵盖药物名称、活性成分、企业、剂型、说明书等详细信息内容。多语言标准汉化，可以快捷检索、筛选全球药品信息。

3药品销售数据库群：涵盖全国近10000家二级及以上医院的药品销售数据；分析维度涵盖年度趋势、季度趋势、企业销售格局、品种销售格局、剂型销售格局、规格销售格局、用药途径销售格局，并按可视化分析及图表与原始数据的方式进行呈现和下载。

4市场信息数据库群：收集了全球医疗及相关领域的投资、并购事件，通过对信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理，帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提高效率，以辅助其各类商业行为，包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等

5一致性评价数据库群：收载仿制药参比制剂目录、参比制剂备案，美国橙皮书、美国紫皮书、日本橙皮书等。数据来源于内部人员收集整理而成。该数据库为用户查询通过一致性评价品规数据提供方便。

6原料药数据库群：其中原料药用量推算数据库收载了6000+原料药用量信息。方便快速了解不同品种、不同企业、不同国家市场下，各个年份中该原料药的详细用量、占比及排行；并包含全局分析模块，清晰展示各品种、区域中该产品的用量对比情况，便于探究某原料药在目标市场近年的大致用量，及分析潜在的客户、竞争企业

7医疗器械数据库群：其中中国上市医疗器械数据库收载了超11W条数据，涵盖了器械生产地址、型号规格、管理类别、以及器械的产品来源及批准省份等信息。数据提供全文查询、下载，可精确查询器械产品名称、注册号、注册企业，便于快速查询国产器械和进口器械的相关注册信息，了解企业研发趋势。

8生产检验数据库群：包括国内药品标准、国外药典、橙皮书、药包材标准、ICH指导原则等数据库；其中药品标准收载了五万余条数据信息，是较为全面的药品标准数据库。数据库支持精确查询和条件筛选，可以通过输入药品名称、正文进行查询全文和下载。

9合理用药数据库群：其中药品说明书数据库收载了八万条数据，可以通过输入药品名称、成分、性状、所属类别、规格、适应症等进行精确查询和条件筛选，方便查询药品情况说明，为医药研发、市场人员提供临床用药方面的重要信息。

我正好也在研究这个问题哈哈 在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，看你使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。 集群通常会使用CDN与GSBL与DNS负载均衡技术，每个地区一组前台服务器群，例如：网易，百度使用了DNS负载均衡技术，每个频道一组前台服务器，一搜使用了DNS负载技术，所有频道共用一组前台服务器集群。网站使用基于Linux集群的负载均衡，失败恢复，包括应用服务器和数据库服务器，基于linux-ha的服务状态检测及高可用化。应用服务器集群可以采用apache+tomcat集群和weblogic集群等；web服务器集群可以用反向代理，也可以用NAT的方式，或者多域名解析都可以；Squid也可以，方法很多，可以根据情况选择。 上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最有效的解决方案。我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。sohu的论坛就是采用了这样的架构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。

以上就是关于数据库集群问题全部的内容，包括:数据库集群问题、睡能告诉我有关数据库SQL学习的交流群啊 谢谢、医药大数据对于医药行业的作用是什么等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！