国内五大论文数据库

国内五大论文数据库如下：

一、中国知网提供的《中国学术期刊（光盘版）》

也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。

收录1994年以来国内6 600种期刊，包括了学术期刊于非学术期刊，涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。

收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。

但是收录的期刊不很全面，一些重要期刊未能收录。

二、中国生物医学文献数据库（CBMDISC)

数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制，收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。

范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。

三、中文生物医学期刊数据库（CMCC)

由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。

收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。

涉及的主要学科领域有：基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。

并具有成果查新功能医学全在线

四、万方数据资源系统（China Info)

由中国科技信息研究所，万方数据股份有限公司研制。

该数据库收录的期刊学科范围广，包括了学术期刊于非学术期刊，提供约2 000种的电子期刊的全文检索。

被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊（遴选）数据库来源期刊”的收录证书。

个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”，或者干脆去掉。

很多作者因此误以为这就是核心期刊。

五、维普数据库

也称中文科技期刊数据库，维普科技期刊数据库，由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。

收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊，包括了学术与非学术期刊。

收录期刊数量很大，但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。

一般的，学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。

期刊据数据库不是期刊的评价体系，对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义，故不宜作为期刊性质评价的依据。

另外还有：

1、万方数据

万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。

隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。

2、全国报刊索引

收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在18万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。

反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。

该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。

正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。

在著录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录，包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。

同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。

3、超星数字图书馆

为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300万篇论文，全文总量4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。

覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。

本馆已订购67万余册。

收录年限：1977年至今。

4、维普资讯

维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。

目前已经成为中国最大的综合文献数据库。

从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。

5、中宏数据库

中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。

是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。

发展现状

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，

即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，

这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，

它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

百度百科——数据库

目前国内广泛使用的实时数据库有OSI PI、Aspen Infoplus21、Honeywell PHD、 Wonderware Historian、GE Fanuc iHistorian、Instep eDNA。

北京华恒信远在学习国外主流实时数据库系统的基础上，结合国内用户的具体情况，自主研发的一款适合中国国情的实时数据库系统Enterprise Information System实时数据库系统软件，简称EI。EI能够解决生产控制系统与经营管理系统之间的“数字鸿沟”。为企业提供实时和历史的数据管理，使企业在实时数据支持的管理过程中发现企业生产过程中存在的问题，及时指导生产，从而实现生产、管理一体化。

“人口基础信息库”、“法人单位基础信息库”、“自然资源和空间地理基础信息库”、“宏观经济信息数据库”

还没有完全建好，所以没有开放

2002年7月，国家信息化领导小组第二次会议审议通过了《关于我国电子政务建设的指导意见》（以下简称《意见》），根据《意见》的指导原则，国务院信息化领导小组办公室制定了《我国电子政务一期工程建设方案》，该方案确定了“十五”期间重点建设的四大基础性、战略性资源数据库——“人口基础信息库”、“法人单位基础信息库”、“自然资源和空间地理基础信息库”、“宏观经济信息数据库”。其中“法人单位基础信息库”将建成以组织机构代码为唯一标识的全国法人单位基础信息库和查询服务系统，向社会提供服务。具体实施由质检总局牵头，工商总局、国税总局、民政部、中编办、统计局等部门参加。

国内有哪些研究数据库的高校和团队如下：

1、南大通用：

南大通用提供具有国际先进技术水平的数据库产品。南大通用已经形成了在大规模、高性能、分布式、高安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，同时对于数据整合、应用系统集成、PKI安全等方面具有丰富的应用开发经验。

2、武汉达梦：

武汉达梦数据库有限公司成立于2000年，为国有控股的基础软件企业，专业从事数据库管理系统研发、销售和服务。其前身是华中科技大学数据库与多媒体研究所，是国内最早从事数据库管理系统研发的科研机构。达梦数据库为中国数据库标准委员会组长单位，得到了国家各级政府的强力支持。

3、人大金仓：

人大金仓数据库管理系统KingbaseES是北京人大金仓信息技术股份有限公司自主研制开发的具有自主知识产权的通用关系型数据库管理系统。

金仓数据库主要面向事务处理类应用，兼顾各类数据分析类应用，可用做管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析、全文检索、地理信息系统、搜索等的承载数据库。

4、神舟通用：

神通数据库是一款计算机数据库。神通数据库标准版提供了大型关系型数据库通用的功能，丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、完整性约束、多种隔离级别、在线备份、支持事务处理等通用特性，系统支持SQL通用数据库查询语言。

其次中国面积太大且区域发展不均衡，同时复杂地形地貌较多，测绘的技术要求和工作量远大于欧洲。最后，我觉得还是我国的社会和经济发展水平没到那个层次。这种信息系统也算是一种基础设施，实际上很多行业的工作都需要这些信息，这方面建设的滞后对工作效率的影响还蛮大的，不仅事半功倍、容易重复劳动，不同单位和个人做的基础资料整理还很容易有偏差。至于其他答主提到国内也有一些找资源的方式，我没用过的暂不评价，但地形、地质、水文这些信息作为城市规划等工作最基础的资料，是相关领域工作人员理应轻易获得的，如果需要花很多时间和精力去收集这本身就不合理。就如同医生看病还要亲自去制药一样，都是社会分工不够明确、行业配套不够完善的体现。我自己之前在国内学了城市规划，也参与过一些实习工作，不仅是地理环境的相关资料，社会经济发展的一些数据也并不好找，区县一级的统计数据国内做的很完善，但乡镇一级的公开数据就很有限了。现在在英国学城市规划，基础的地理信息在digimap上很容易就能找到，稍微专业点的资料在类似的几个网站也都能找到， *** 作简单，还可以根据自己的需要选择下载格式。在社会经济发展的相关资料方面，人家更是精确到街道。只能说在这个领域，我国还有很长的路要走。

国内生产环境使用Cassandra比较多的大公司有360，从公开的资料看，应该有至少1500台服务器的集群。360选用cassandra的原因如下：团队人员少，需求紧，选择开源项目；无单点，无中心，适合在线业务；代码易懂，团队成员有代码基础；社区比较活跃。

另外一些中小型公司和创业公司也有在使用。

这里要解释几个对cassandra的误解：

1、Facebook弃用？Facebook当初想用cassandra实现其消息系统，但后来发现不合适，原因不是cassandra不靠谱，而是Cassandra的最终一致性模型不适合Message System，HBase具有更简单的一致性模型。Cassandra强调AP ，Hbase强调CP。目前Facebook的inbox search系统在使用，8亿用户，200T数据；其移动应用开发平台也使用cassandra。

2、Twitter弃用？本质是mysql和nosql之争。cassandra能进入twitter的视野，恰恰说明cassandra是nosql的代表性产品之一。为什么twitter在tweets系统中不使用cassandra？"这是一次战略上的变化。我们将继续维护我们原本基于Mysql的存储。我们相信，现在还没有到大规模迁移数据到一个新技术的时候。”目前twitter也有使用cassandra——Using Cassandra in production for geolocation and analytics。

3、Cassandra不火？国内对mongodb和hbase推崇备至，究其原因是因为mongodb这个公司进入了中国市场并建立了中文组，而hbase在阿里的大范围使用和推广下培养了一大批用户和公开材料。Cassandra最近两年在大数据公司Datastax的大力培育下获得长足发展，功能和性能均大幅提升，Datastax的估值也达数亿美元。从apache cassandra首页来看，大概有超过1500个公司在使用cassandra。其中除了facebook和twitter外还一些有代表性的公司列举如下：

Instagram：inbox、newsfeed、 audit、fraud detection，12 EC2 node，12T，2w+ wps，15w+ rps；

eBay：200+TB，400+M写，100+M读，应用场景：商品详情页上的Social Signals，如Like,Want,Own,Favorites等；用户和商品的hunch taste graph；时间序列如移动通知，反作弊，soa，监控，日志服务等；

Netflix：包含288+96+60个实例的大规模集群，每秒110万的写 *** 作，3个AWS EC2 美国东部region的zone自动复制副本，总计330万写 *** 作/秒；

Apple：75000+ nodes， 10s  of PBs，Millions ops/s, largest cluster 1000+ nodes。

从技术实现上来讲，cassandra同时具备AWS Dynamo和Google Bigtable的设计理念，同时引入了P2P技术，具备大规模可分区行存储能力，强调AP，实现了最终一致性，具备多数据中心复制支持，具备市场上最具有竞争力的可扩展性，无中心节点，一致性和时延可调，无单点故障，每个节点只有一个进程等等大数据存储管理的先进特点，并支持spark、storm、hadoop的集成。但同时，Cassandra实现复杂性高，没有相应的中文社区，文档太少，国内应用和实践太少，Datastax也未进入中国市场，因此在中国的推广会比较困难。

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