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CNKI中国知网维普中文科技期刊全文数据库超星数字图书馆读秀学术搜索高等学校中英文图书数字化国际合作计划 CADAL万方数据资源
很多，以下是经常用的全文数据库，pubmed大部分没全文：1、OVID2、EBSCO3、proquest4、scicnedirect5、springer6、wiely......
国际医学文献数据库检索网站
Medline——世界上最著名的医学文献检索系统之一
AIDS Databases——有关艾滋病的临床实验、药物研制以及相关文献数据库
CANCERLIT——癌症数据库(National Cancer Institute)
CHID online——综合卫生信息数据库，提供有关卫生、卫生教育资源的题录、文摘等信息
——向医患人员提供的临床实验信息数据库
DIRLINE——收集美国约17,000个政府机构、研究机构、公司、学术机构等信息
药物信息库——包含有9,000余种美国处方与非处方药物信息
HSTAT——包括有健康指南、评价、和消费者指南信息的全文数据库
NCCAM Resources——补充和替代医学资源
Dietary Supplements——提供维生素、矿物质、植物等信息
畸形、智力迟缓数据库——提供先天畸形、智力发育迟缓信息
LOCATORplus——杂志、书籍和视听教材目录数据库
Chemical Abstract——覆盖化学、化工、医学、生物学、环境、食品等多学科的科技文献系统
Dialog 联机检索系统——世界上最大的文献检索系统
Biomedicine——荷兰医学文摘，世界权威性的医药文献数据库。
RHO——生殖健康展望，由William H .Gates 基金会的基金资助
Out Look——有关生殖健康的论题，由 PATH 出版，联合国人口基金资助，可免费索取
医药信息网——有药品数据库、疾病数据库、新药数据库、医药市场等主要数据库
MEDLINE Search——最权威的生物医学文献数据库，可获取全球范围内的4300种期刊的文献
Consensus Statements——提供对医生、患者有重要意义的有争议医学问题一致性见解
Cancer net Database——综合癌症信息数据库
Rare Diseases Database——罕见疾病临床研究数据库
Visible Human Project——可视人计划数据库
TOXNET Databases——毒理学数据库，将有关毒理和有害物质信息分为八个文档
FDA——最新的有关食品、药物、生物制剂、美容品、医学装置等通过、调整等信息
Guideline Clearinghouse——提供临床医疗指南，汇总美国各权威协会和学术机构制定的各种指南性文件
Women's Health & Environment——妇女卫生与健康研究信息数据库
Rehabilitation Information——康复信息数据库
INFOTRIEVE——可通过WEB浏览器查找医学文献
CLINIWEB——医学信息检索系统，帮助医生从WEB上查询有用的医学信息
Health A to Z——一个功能强大的INTERNET医学信息资源搜索器
Medguide——收录了网上大部分生物医学资源，支持多词逻辑检索
achoo——INTERNET医学信息资源搜索
MedAll List——是哈佛大学收集医药网点的列表，有大量网上医学院校和图书馆的联接
MedExplorer——检索方法简便，主要提供有关医学新闻及杂志的信息
MEL health resources——将INTERNET上的医药信息按学科分类进行整理，提供关键词查找
Medical Virtual library——是一个分布式的资源系统，提供关键词查找，并有按字序排列的列表
BiomedNet——由美国多家机构联合建立，收集网页1万余个
Medscape——面向临床医师和其他医疗卫生专业人员的交互式的商用Web站点
Medical Matrix——有分类检索和关键词检索两种检索方式。还提供免费Mailing lists
Doctor's Guide——向医生和患者提供信息和服务，特色服务是新闻和会议消息
美国化学文摘社——世界最大、最强化学信息库,1300万条摘要、1650万种物质
美国专利数据库——提供美国专利目录和摘要数据库,免费查找专利名称、摘要等信息
天然产物数据库——提供75年以来活性天然产物，通过电子邮件申请帮助查询
IBM 专利服务器——提供美国专利局26年来的专利摘要，免费摘要、付费定购拷贝件
Science 科学——世界订户最多综合性科学刊物，这是我国引进的电子版
PharmInfoNet——医药信息网，提供药品、疾病、新药数据库；医学专题综述、医药市场等
Nature Medicine——自然杂志出版生物医学论文，提供1996年以来各期目录及摘要
The Lancet 柳叶刀——始于1823年著名医学杂志，提供大量全文，全部免费阅读')
美国国家健康研究所——联邦政府生物医学研究中心，世界上著名的生物医学研究中心
HealthGate数据公司——提供免费Medline查询，最新研究信息，帮助临床治疗、生物医学研究及教育
生物医学文献数据库——中国医科院信息研究所研制，综合性生物医学数据库，国内权威
美国医学协会出版物——美国医学协会出版，新闻、文摘或全文，包括以下部分。内科学文卷、皮肤病文卷、外科学文卷、眼科学文卷、美国医学会志、美国医学新闻、神经病学文卷、妇女健康杂志、家庭医疗文卷、普通精神病学文卷、耳鼻喉、头颈外科、儿科及青春期医学
British Medical Journal——英国医学杂志
Medical Conference——医学会议库，4500多条会议信息，每日更新
NIST Webbook and Chemistry Webbook——美国国家标准与技术研究所数据集，免费查询5000多种化合物的红外光谱，8000多种化合物质谱等等。
New England Journal of Medicine——报道医学重要研究成果的周刊，提供全部过刊信息及现刊的论文摘要
国内医学文献数据库检索网站
中国科技信息资源共享网络——涵盖中国生物医学文献数据库（CBM）、美国MEDLINE数据库
中国科学引文数据库——集多种功能为一体的综合性文献数据库
中国科学引文索引数据库——收集我国出版315种重要期刊，91-94年13万篇论文及45万引文摘要。
中医中药数据库——中国科学院科学数据库提供
中国中医药文献检索中心——由中国中医研究院信息中心制作，提供中医药方面的Web界面文献检索服务
金纬达海峡信息数据库检索——包括动态信息、科技类、综合类以及台湾系列信息等六十五个数据库
万方数据医学期刊——由中国科技信息研究所制作，收录了近百种医学期刊的电子版，免费使用
医管论文(台湾医院协会)——收有台大医学院,阳明医学院,高雄医学院,中国医药学院论文若干
中国专利数据库——中国知识产权局研制，提供85年专利法实施后批准的专利，收集我国出版315种重要期刊，91-94年13万篇论文及45万引文摘要
中医药期刊文献数据库——收集我国出版315种重要期刊，91-94年13万篇论文及45万引文摘要
海峡信息数据库检索——中文网上科技文献检索
中国医学信息网络——栏目有中国卫生事业，中国生物医学文献数据库，中医学院，协和医科大，医学信息网，亚洲桥，Internet信息查询
中国卫生事业——有卫生事业概况、中国生物医学文献数据库、中国医学科学院、医学信息网络、医药卫生机构等栏目
中国生物医学文献数据库——收录了1982年以来近千种中国生物医学期刊以及会议论文的文献题录
戊戌数据包含了美国上市药品数据库，欧盟上市药品库，美国橙皮书数据库，ClinicalTrials数据库，欧盟HMA上市药品库，日本橙皮书数据库，日本上市药品库等，有中文，英文，日文检索。
CNKI中国知网维普中文科技期刊全文数据库超星数字图书馆读秀学术搜索高等学校中英文图书数字化国际合作计划 CADAL万方数据资源
有MEDLINE、《中华医学杂志》、骨密度数据库、CBM、PubMed等。
1、MEDLINE
MEDLINE是美国国立医学图书馆(TheNationalLibraryofMedicine,简称NLM)生产的国际性综合生物医学信息书目数据库，是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。
内容包括美国《医学索引》（IndexMedicus,IM）的全部内容和《牙科文献索引》（IndextoDentalLiterature）、《国际护理索引》（InternationalNursingIndex）的部分内容。
2、《中华医学杂志》
《中华医学杂志》是1915年创办的双语学术期刊，周刊，中国科学技术协会主管，中华医学会主办。
期刊主要反映中国医学最新的科研成果，积极推广医药卫生领域的新技术、新成果，及时交流防病治病的新经验。
3、骨密度数据库
2004年11月，GE公司与中华医学会合作,完成中国大陆骨密度正常值数据库项目，开创了中国骨密度发展的新时代，是中国医学界将临床问题数字化的一项巨大突破。
该项目的完成，彻底结束了用其他人种的标准诊断中国人骨密度状况的混乱局面，树立了医生和患者对骨密度测量和骨质疏松定量诊断的信任。
4、CBM
CBM由中国医学科学院医学信息研究所/图书馆开发研制的中国生物医学文献服务系统（SinoMed）；
整合了中国生物医学文献数据库（CBM）、西文生物医学文献数据库（WBM）、北京协和医学院博硕学位论文库等多种资源，是集检索、免费获取、个性化定题服务、全文传递服务于一体的生物医学中外文整合文献服务系统。
可访问中国生物医学文献数据库（CBM）资源，北京协和医学院博硕学位论文库（每篇论文的前30页内容）。
CBM收录1978以来1600余种中国生物医学期刊，以及汇编、会议论文的文献题录530余万篇，全部题录均进行主题标引和分类标引等规范化加工处理。年增文献40余万篇，每月更新。
5、PubMed
PubMed数据库是美国国立医学图书馆(NationallibraryofMedicine，NLM)的国家生物技术信息中心(NationalCenterforBiotechnologyInformation， NCBI)研制开发的，设在国家健康研究院。
PubMed数据库收录MEDLINE，PRE-MEDLINE，还有其它如《Science》，《Nature》等电子期刊构成的数据库。自1996年至今，该数据库收录约1000万篇生物医学文献。
可供检索的专业为，分子生物学及NCBI部分的数据库题录。它收录了美国和另外70个国家出版的生物医学期刊约3900种。
PubMed网上更新速度是每周1次。Medline收录的大多数论文原始语种是英语，或有英文摘要。
参考资料来源：百度百科——医学数据库
常见的英文医学检索数据库：
1、Medline——bai世界上最著名的医学文献检索系统之一
2、AIDS Databases——有关艾滋病的临床实验、药物研制以及相关文献数据库
3、CANCERLIT——癌症数据库(National Cancer Institute)
4、CHID online——综合卫生信息数据库，提供有关卫生、卫生教育资源的题录、文摘等信息
5、——向医患人员提供的临床实验信息数据库
6、DIRLINE——收集美国约17,000个政府机构、研究机构、公司、学术机构等信息
7、药物信息库——包含有9,000余种美国处方与非处方药物信息
8、HSTAT——包括有健康指南、评价、和消费者指南信息的全文数据库
9、NCCAM Resources——补充和替代医学资源
常见的中文医学检索数据库：
1、中国知网——知网，是国家知识基础设施的概念。
2、生物医学文献数据库——中国医科院信息研究所研制，综合性生物医学数据库，国内权威。
3、中国科学引文索引数据库——收集我国出版315种重要期刊，91-94年13万篇论文及45万引文摘要。
4、中医中药数据库——中国科学院科学数据库提供
5、中国中医药文献检索中心——由中国中医研究院信息中心制作，提供中医药方面的Web界面文献检
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语： 实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。 关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所理解；三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS的实现。 层次模型 若用图来表示，层次模型是一棵倒立的树。在数据库中，满足以下条件的数据模型称为层次模型： ① 有且仅有一个结点无父结点，这个结点称为根结点； ② 其他结点有且仅有一个父结点。 根据层次模型的定义可以看到，这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义，根为第一层，根的子结点为第二层，根为其子结点的父结点，同一父结点的子结点称为兄弟结点，没有子结点的结点称为叶结点。 网状模型 在现实世界中，事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中，满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点； ② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出，网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。 关系模型 在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表。 在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型： ① 每一列中的分量是类型相同的数据； ② 列的顺序可以是任意的； ③ 行的顺序可以是任意的； ④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表； ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。 个人版权，请勿复制
有图片的，这里发不了图片，满意我的论文加分后联系我，我发给你。基于关系数据库的模式匹配技术研究摘 要 随着 网络 技术的 发展 ，信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取，多源异构数据的集成 问题 就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术，以实现异构数据的共享与互操作。关键词 数据集成；模式匹配；语义冲突1 引言随着 计算 机及网络技术的快速发展，网络上的各种信息以指数级爆炸性增长，成为了一个巨大的信息库，同时各 企业 单位开发了大量的软硬件平台各异的 应用 系统，在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源。这样就形成了成千上万个异构的数据源，多为传统的关系数据库数据。这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据，使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息，以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费，模式匹配技术吸引了众多关注。本文针对模式匹配过程中存在的语义冲突进行分类，并提出了相应的解决策略，以达到异构数据源的共享和互操作。2 模式匹配中的冲突问题在数据集成领域中，由于数据源系统多是独立开发，数据源是相对自治的，因此描述数据的数据模型或存储结构经常会出现模式的不一致，数据源的自治性和数据源模式的异构性使数据源在共享和互操作上存在了语义冲突。这些正是模式匹配的焦点问题，它们形式上的性质使得人们很容易想到要用模式匹配去解决逻辑、语义和知识的描述问题。对于描述模式匹配中的语义冲突有两种较有代表性的分类[4]。第一种分类将冲突分为异类冲突、命名冲突、语义冲突和结构冲突。第二种分类主要是对第一类异类冲突概念的一个细致的改进，但和其它分类仍有细微的不同，它把异类冲突看作是语义不一致的一类(如语义冲突)，把冲突分为命名冲突、域冲突、元数据冲突、结构冲突、属性丢失和硬件/软件不同。模式匹配是一项复杂而繁重的任务，所能集成的数据源越来越多，上述冲突情况也会越来越普遍，想解决所有的模式冲突是不现实的。本文主要解决关系数据模式之间的语义冲突。3 模式匹配中的语义冲突本文所提出的模式匹配 方法 是根据关系数据库的特点设计的。关系数据库中关系的基本单位是属性，属性本身就包含着语义信息，因此异构数据源语义相似性就围绕着数据源模式中的属性来进行，并在匹配的过程中解决异构数据源模式之间的一系列语义冲突。 语义匹配体系结构本文提出的语义匹配体系结构采用数据集成中的虚拟法数据集成系统的典型体系结构，采用将局部模式匹配到全局模式的语义匹配体系结构，自下而上地建立全局模式。首先进行模式转化，消除因各种局部数据模式之间的差异所带来的 影响 ，解决各种局部模式之间的语义冲突等，然后在转化后的模式的基础上进行模式匹配，其主要手段是提供各数据源的虚拟的集成视图。数据仍保存在各数据源上，集成系统仅提供一个虚拟的集成视图和对该集成视图的查询的处理机制。系统能自动地将用户对集成模式的查询请求转换成对各异构数据源的查询。在这种体系结构中，中间层根本不实际存储数据，当客户端发出查询请求时，仅是简单地将查询发送到适当的数据源上。由于该方法不需要重复存储大量数据，并能保证查询到最新的数据，因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化快的异构数据源集成。本文中的语义匹配的体系结构如图1所示。 关系数据库模式中语义冲突问题分类及其解决策略大多数数据库系统提供了一套概念结构来对现实世界的数据进行建模。每一个概念结构被认为是一个类型，它可以是一种复杂类型或一种基本类型。类型和它所表示的数据间的联系就称为语义[3]。在关系数据库中，一个关系模式是一个有序对(R，c)，其中R为模式所指向的关系(表)的名称，而c则为具有不同名称的属性的有限集。同时，属性也是一个有序对(N，D)，其中N为属性的名称，而D则为一个域。可以看出关系模式的基本单位是属性。属性本身就包含着语义信息，因此模式语义相似性就围绕模式中的属性来进行，并在模式匹配的过程中解决异构数据库模式之间的一系列语义冲突。根据语义的定义，在关系数据库系统中，语义系统是由模式、模式的属性、模式中属性之间的联系和模式间的属性之间的联系构成。这里将语义分为3级：模式级、属性级和实例级。下面将异构模式中存在的语义冲突问题进行了分类，并阐述了各种语义冲突的解决策略：1)模式级冲突(1)关系命名冲突。包括关系名同义词和关系名同形异义词。前者进行换名或建立关系名同义词表以记载该类冲突；后者进行换名或建立关系名同形异义词表以记载该类冲突。(2)关系结构冲突。分为包含冲突和相交冲突。包含冲突是指在含义相同的两个关系 R1 和 R2 中一个关系的属性集是另一个的属性子集。相交冲突是指两关系属性集的交不为空，我们用 attrset 代表关系的属性集。对包含冲突：①如果两个关系的属性集相同即attrset(R1)=attrset(R2)，则合并这两个对象，Merge(R1， R2)into R3；②如果 attrset(R1) attrset(R2)，则 attrset(R2')=attrset(R2)－attrset(R1)，attrset(R1') = attrset(R1)；③对相交冲突：通常概括语义进行如下解决：generalize(R1，R2)其中 attrset(R3)=attrset(R1)∩attrset(R2)， attrset(R1')= attrset(R1)－attrset(R3)；attrset(R2')=attrset(R2)－attrset(R3)。(3)关系关键字冲突：两个含义相同的关系具有不同的关键字约束。包括候选关键字冲突和主关键字冲突。解决候选关键字冲突的 方法 是，将两关系的候选关键字的交集作为两关系的候选关键字；解决主关键字冲突的方法是，从两关系的公共候选关键字中选一个分别作为两关系的主关键字。(4)多对多的关系冲突：两个数据库中用不同数量的关系来表达现实世界的相同语义信息，就产生了多对多的关系冲突，这种冲突分3种：一对多，多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系之间建立映射来表示多对多的关系。2)属性级冲突(1)属性命名冲突：分属性名同义词冲突和属性名同形异义词。前者的解决方法是，换名或建立属性名同义词字典；后者的解决方法是，换名或建立属性名同形异义词字典。(2)属性约束冲突：分属性类型冲突和属性长度冲突两种。当在两个相关的关系R1和R2的属性N1和N2具有不同的属性类型时，就发生属性类型冲突。解决方法是在全局模式中将发生属性类型冲突的属性统一到某种属性类型。对属性长度的解决方法是，在全局模式中将发生属性长度类型冲突的属性对统一定义为最大者就可。(3)多对多的属性冲突：两个数据库中的关系分别用不同数量的属性来表达现实世界中相同的语义信息时，就发生了多对多的属性冲突，这种冲突分3种：一对多，多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系的属性之间建立映射来表示这种多对多的关系。3)实例级冲突(1)不兼容关系实例冲突：当含义相同的数据项在不同的数据库中存在不一致的数据值时就发生了不兼容关系实例冲突。其解决方法是：将关系实例的最近修改作为关系实例冲突部分的值，但不能保证数据的正确性。(2)关系实例表示冲突：关系实例表示冲突是指用不兼容的符号、量纲和精度来表示相关关系实例中等价的数据元素，主要包括表达冲突、量纲冲突和精度冲突。表达冲突是指在两个相关的关系R1和R2中含义相同的属性N1和N2具有不同的数据表达时，这种冲突使用语义值的概念来解决，即将表示同一概念的多种表达在全局数据中进行统一即可。量纲冲突是指在两个相关的关系R1和R2和中含义相同的属性N1和N2具有不同的量纲表示。量纲冲突也可以语义值加以解决，解决过程如下：分别定义发生量纲冲突的局部数据源的语义值模式和语义值说明，然后再定义全局数据模式中相应的语义值模式和语义值说明，将发生量纲冲突的属性值在全局模式中进行统一。精度冲突是指在两个相关的关系 R1 和 R2 中含义相同的属性具有不同的精度。其解决方法是在全局模式中将发生精度冲突的数据项定义为最高精度即可。4 总结本文针对异构数据源管理自治和模式异构的特点，提出了数据源集成模式匹配的体系结构，制定了匹配策略， 研究 了基于语义的模式匹配过程。以关系模式为 参考 模式，对异构数据源关系模式间可能存在的语义冲突 问题 进行了分类，并阐述了解决这些语义冲突的策略。参考 文献[1] Bergamaschi S， Castano S， Vincini M. Semantic Integration of Semistructured and Structured Data Sources [J]. SIGMOD Record， 1999， 28(1)： 54-59.[2] Li W， Clifton C， Liu S. Database Integration Using Neural Network： Implementation and Experiences [J]. Knowledge and Information Systems， 2000， 2(1).[3] Reddy M P， Prasad B E， GReddy P. A Methodology for Integration of Heterogeneous Databases [J]. Information System， 1999，24(5).[4] Rahm E，Bernstein Survey of Approaches to Automatic Schema Matching[J]. The International Journal on Very Large Data Bases (VLDB)，2001，10(4)：334-350.[5] 孟小峰，周龙骧，王珊.数据库技术 发展 趋势[J].软件学报，2004，15(12)：1822-1835[6] 邓志鸿，唐世渭，张铭，等.Ontology研究综述[J].北京大学学报( 自然 科学 版)，2002，38(5)：730-738[7] 郭志鑫.基于本体的文档引文元数据信息抽取[J].微 计算 机信息，2006，22(6-3)相关文献：基于XML的多数据库系统集成数据模型 - 华中科技大学学报：自然科学版 - 卢晓蓉 陈传波 等基于CORBA和XML的多数据库系统研究 - 郑州轻工业学院学报：自然科学版 - 张素智,钱慎一,卢正鼎,集成数据库和文件系统的多数据库事务模型 - 华中理工大学学报 - 卢正鼎 肖卫军基于主动规则对象的分布式多数据库系统集成 - 小型微型计算机系统 - 胡华,高济,基于CORBA的多数据库系统 - 计算机科学 - 石祥滨 张斌基于XML的文件系统与多数据库系统的集成 - 小型微型计算机系统 - 卢正鼎 李兵 等基于CORBA／XML的多数据库系统的研究与实现 - 计算机研究与发展 - 卢正鼎 李兵 等多数据库系统集成平台CMDatabase体系结构 - 计算机工程 - 魏振钢 郭山清 贾忠伟多数据库系统的数据模式集成与查询处理 - 电脑开发与应用 - 陶世群数据库网格：基于网格的多数据库系统 - 计算机工程与应用 - 任浩 李志刚 肖侬高校学生收费系统基于多数据库系统集成的一种实践 - 昆明冶金高等专科学校学报 - 杨滨生,蒋涛勇,张中祥,谢静静,基于RDBMS的地理信息集成数据库系统 - 计算机工程 - 江崇礼 王丽佳 等基于CORBA的异构数据库系统集成模型的研究 - 现代计算机：下半月版 - 陈刚基于分布式对象技术的多数据库系统 - 计算机工程与科学 - 韩伟红 隋品波基于CORBA的多数据库系统互操作技术 - 计算机科学 - 肖明,肖毅,
ORACLE中SQL查询优化研究摘 要 数据库性能问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点，影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。论文首先分析了导致SQL查询语句性能低下的四个常见原因以及SQL调优的一般步骤，然后分别针对如何降低I/O操作、在查询语句中如何避免对查询结果的高成本操作以及在多表连接时如何提高查询效率进行了分析。关键词 ORACLE；SQL；优化；连接1 引言随着网络应用不断发展，系统性能已越来越引起决策者的重视。影响系统性能的因素很多，低效的SQL语句就是其中一个不可忽视的重要原因。论文首先分析导致SQL性能低下的常见原因，然后分析SQL调优应遵循的一般步骤，最后从如何降低I/O、避免对查询结果的高成本操作和多表连接中如何提高SQL性能进行了研究。鉴于目前ORACLE在数据库市场上的主导地位，论文将只针对ORACLE进行讨论。2 影响SQL性能的原因影响SQL性能的因素很多，如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等，这些往往和DBA密切相关。纯粹从SQL语句出发，笔者认为影响SQL性能不外乎以下四个重要原因：(1)在大记录集上进行高成本操作，如使用了引起排序的谓词等。(2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O)，最典型的就是未建立恰当的索引，导致对查询表进行全表扫描。(3)处理了太多的无用记录，如在多表连接时过滤条件位置不当导致中间结果集包含了太多的无用记录。(4)未充分利用数据库提供的功能，如查询的并行化处理等。第(4)个原因处理起来相对简单。论文将针对前三个原因论述如何提高SQL查询语句的性能。3 SQL优化的一般步骤SQL优化一般需经过发现问题、分析问题、提出解决措施、应用措施、测试性能几个步骤，如图1所示。“发现问题就是解决问题的一半”，因此在SQL调优过程中，定位问题SQL是非常重要的一步，一般可借助于ORACLE自带的性能优化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等辅助用户进行，同时还应该重视动态性能视图如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。图1 SQL优化的一般步骤4 SQL语句的优化 优化排序操作排序的成本十分高昂，当在查询语句中使用了引起结果集排序的谓词时，SQL性能必然受到影响。 排序过程分析当待排序数据集不是太大时，服务器在内存(排序区)完成排序操作，如果排序需要更多的内存空间，服务器将进行如下处理：(1) 将数据分成多个小的集合，对每一集合进行排序。(2) 服务器向磁盘申请临时空间，将排好序的中间结果写入临时段，再对另外的集合进行排序。(3) 在所有的集合均排好序后，服务器再将它们进行合并得到最终的结果，如果排序区尺寸太小，合并无法一次完成时，将分多次进行。从上述分析可知，排序是一种十分昂贵的操作，它消耗大量的CPU时间和内存，触发磁盘分页和交换操作，因此只要有可能，我们就应该在SQL语句中尽量避免排序操作。 SQL中引起排序的操作SQL查询语句中引起排序的操作大致有：ORDER BY 和GROUP BY 从句；DISTINCT修饰符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表连接时的排序合并连接(SORT MERGE JOIN)等。 如何避免排序1)建立恰当的索引对经常进行排序和连接操作的字段建立索引。在建立索引后，当服务器向这些字段发出排序请求时，将直接引用索引而不进行排序操作；当进行等值连接查询操作时，若建立连接的字段未建立索引，服务器进行的是排序合并连接(SORT MERGE JOIN)，连接操作的过程如下：对进行连接的两个或多个表分别进行全扫描；对每一个表中的行集分别进行全排序；合并排序结果。如果建立连接的字段已建立索引，服务器进行嵌套循环连接(NESTED LOOP JOINS)，该连接方式不需要任何排序，其过程如下：对驱动表进行全表扫描；对返回的每一行利用连接字段值实施索引惟一扫描；利用从索引扫描中返回的ROWID值在从表中定位记录；合并主、从表中的匹配记录。因此，建立索引可避免多数排序操作。2)用UNIION ALL替换UNIONUNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。大部分应用中是不会产生重复记录的，最常见的是过程表与历史表UNION 。因此，采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。 优化I/O过多的I/O操作会占用CPU时间、消耗大量内存和占用过多的栓锁，因此有必要对SQL的I/O进行优化。优化I/O的最有效方式就是用索引扫描代替全表扫描。 应用基于函数的索引基于函数的索引(FUNCTION BASED INDEX，简记为FBI)提供了索引计算列并在查询中使用这些索引的能力。FBI的实质是对查询所需中间结果进行预处理。如果一个FBI与查询语句中的内嵌函数完全匹配，CBO在生成查询计划时，将自动启用索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)替换全表扫描(FULL TABLE SCAN)。考察下面的代码段并用AUTOTRACE观察创建FBI前后执行计划的变化。select * from emp where upper(ename)=’SCOTT’创建FBI前，很明显是全表扫描。Execution Plan……1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMPLOYEES' (Cost=2 Card=1 Bytes=22)idle>CREATE INDEX EMP_UPPER_FIRST_NAME ON EMPLOYEES(UPPER(FIRST_NAME))；索引已创建。再次运行相同查询，Execution Plan……1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMPLOYEES' (Cost=1 Card=1 Bytes=22)2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMP_UPPER_FIRST_NAME' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=1)这一简单的例子充分说明了FBI在SQL查询优化中的作用。FBI所用的函数可以是用户自己创建的函数，该函数越复杂，基于该函数创建FBI对SQL查询性能的优化作用越明显。 应用物化视图和查询重写物化视图是一个预计算结果集，其中通常包含聚集与多表连接等复杂操作。数据库自动维护物化视图，且随用户的要求进行刷新。查询重写机制就是用数据库中的替代对象(如物化视图)将用户提交的查询重写为完全不同但功能等价的查询。查询重写对用户透明，用户完全按常规编写访问数据库的查询语句，优化程序(CBO)自动决定是否对用户提交的查询进行重写。查询重写是提高查询性能的一种非常有效的方法，尤其是在数据仓库环境中针对汇总、多表连接以及其它高成本的操作方面。下面以一个非常简单的例子来演示物化视图和查询重写在优化SQL查询性能方面的作用。select ，，count(*)from emp，deptwhere by ，查询计划及主要统计数据如下：执行计划：-----------------------------------------……2 1 HASH JOIN (Cost=5 Card=14 Bytes=224)3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'DEPT' (Cost=2 Card=4 Bytes=52)4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP' (Cost=2 Card=14 Bytes=42)主要统计数据：-----------------------------------------305 recursive calls46 consistent gets创建物化视图EMP_DEPT：create materialized view emp_dept build immediaterefresh on demandenable query rewriteasselect ，，count(*)from emp，deptwhere by ，再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下：执行计划：-------------------------------------……1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP_DEPT' (Cost=2 Card=327 Bytes=11445)主要统计数据：------------------------------------79 recursive calls28 consistent gets可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENT GETS)由46降为28。 将频繁访问的小表读入CACHE逻辑I/O总是快于物理I/O。如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。 多表连接优化最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。 消除外部连接通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。一般的思路是，有以下形式的查询：SELECT …， SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLEWHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)可转换为如下形式的查询：SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE； 谓词前推，优化中间结果多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。标准连接查询如下：Select ，sum()，sum()，sum()From product a，tele_sale b，online_sale c，store_sale dWhere and And >sysdate-90Group by ；启用内嵌视图，且将条件>sysdate-90前移，优化后代码如下：Select ，，， From product a，(select sum(sal_quant) tele_sale_sum from product，tele_saleWhere >sysdate-90 and =) b，(select sum(sal_quant) online_sale_sumfrom product，tele_saleWhere >sysdate-90 and =) c，(select sum(sal_quant) store_sale_sumfrom product，store_saleWhere >sysdate-90 and =) d，Where and ；5 结束语SQL语言在数据库应用中占有非常重要的地位，其性能的优劣直接影响着整个信息系统的可用性。论文从影响SQL性能的最主要的三个方面入手，分析了如何优化SQL查询的I/O、避免高成本的排序操作和优化多表连接。需要强调的一点是，理解SQL语句所解决的问题比SQL调优本身更重要，因此SQL调优需要系统分析人员、开发人员和数据库管理员密切协作。参考文献[1]Thomas Oracle by Design：Design and Build High-performance Oracle Application[M]，The McGral- Hill Companies，Inc，2003[2]Kevin Loney，George Koch，Oracle 9i：The Complete Reference[M]，The McGral-Hill Companies，Inc，2002[3] Oracle9i SQL Reference release 2()[OL/M]，. [4] Oracle9i Data Warehousing Guide release 2() [OL/M]，. [5]Alexey Danchenkov，Donald Burleson，Oracle Tuning：The Definitive Reference[OL/M]，Rampant Techpress，2006.[6] Oracle9i Database Concepts release 2() [OL/M]，. [7] Oracle9i supplied plsql packages and types reference release 2() [OL/M]，. http：// technology/
论文数据库设计需要按照以下数据内容按顺序排列即可。
1、学院数据实体：学院名称、负责人、办公电话、学院编号。
2、学生数据实体：学号、密码、姓名、性别、民族、籍贯、出生日期、身份证号、联系电话、Email、备注、学院编号、所在班级、角色名称、论文编号。
3、教师数据实体：教师编号、密码、学院编号、所在科室、发布选题、教育程度、职称、姓名、性别、政治面貌、联系电话、Email、角色名称、备注。
4、角色数据实体：角色名称、权限名称。权限数据实体：权限名称、角色名称。以上的实体都是基本的数据实体。
由于操作模块的名称对应该权限，在程序初始化时这些数据都应该添加，教师论文管理系统的目的进行论文管理，因此还要包括如下的几个数据实体：
1、论文数据实体：论文编号、学院、作者、刊物名称、论文题目、收录情况、教师编号、学号、影响力、影响因子、引用次数、备注。
2、评审数据实体：教师编号、学号、论文编号、论文题目、评审意见、总分。
将数据概念结构设计转化为SQLSERVER2005数据库系统所支持的实际数据库模型，就是数据库的逻辑结构。在实体以及实体之间的关系基础上，形成数据库中的表格以及各个表格之间的关系。
扩展资料：
论文数据库设计注意事项：
1、标题。标题应鲜明、准确、精练地直接概括所进行的研究实践的主要内容和结果，正标题一般不超过20个字，如需有副标题，副标题一般不超过28个字。
2、内容提要。在主体内容前用200－500字扼要介绍论文的主要内容、采用的方法和得出的主要结论。
3、关键词。按照与论文内容紧密程度，另行依次列出3－5个关键词。
4、英文翻译内容。中文的标题、作者姓名、指导教师姓名、内容提要、关键词应翻译成英文。
参考资料：百度百科-文献数据库
国内主要有5大期刊数据库一、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)由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[3]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。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。
SCI：科学引文索引。
美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961 年创办出版的引文数据库。
SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以 SCI 最为重要。SCI创办人为尤金·加菲尔德（Eugene Garfield, September 16,1925～2017）。
SSCI：社会科学引文索引。
社会科学引文索引为SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。
CSSCI：中文社会科学引文索引。
中文社会科学引文索引英文全称为“Chinese Social Sciences Citation Index”，缩写为CSSCI。由南京大学中国社会科学研究评价中心开发研制的数据库，用来检索中文社会科学领域的论文收录和文献被引用情况，是我国人文社会科学评价领域的标志性工程。
“中文社会科学引文索引”（CSSCI）是国家、教育部重点课题攻关项目。CSSCI遵循文献计量学规律，采取定量与定性评价相结合的方法从全国2700余种中文人文社会科学学术性期刊中精选出学术性强、编辑规范的期刊作为来源期刊。
目前收录包括法学、管理学、经济学、历史学、政治学等在内的25大类的500多种学术期刊，现已开发的CSSCI（1998—2009年）12年度数据，来源文献近100余万篇，引文文献600余万篇。
扩展资料
1、科学引文索引以布拉德福(S. C. Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E. Garfield)引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。
因此，SCI是目前国际上被公认的最具权威的科技文献检索工具。
1999年SSCI全文收录1809种世界最重要的社会科学期刊，内容覆盖包括人类学、法律、经济、历史、地理、心理学等55个领域。收录文献类型包括：研究论文，书评，专题讨论，社论，人物自传，书信等。选择收录 (Selectively Covered)期刊为1300多种。
2、社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index，简称SSCI）收录报道并标引了2684种（截止到2009年6月9日）社会科学期刊，同时也收录SCIE所收录的期刊当中涉及社会科学研究的论文。
3、CSSCI索引的文献来自南京大学中国社会科学研究评价中心根据中文社会科学引文索引指导委员会确定的选刊原则和方法遴选并报教育部批准的来源期刊。
来源期刊是根据期刊的影响因子、被引总次数等数量指标与各学科专家意见而确定的。确定之后，每年根据期刊质量的情况，增删、调整有关期刊。
参考资料来源：百度百科——SCI
参考资料来源：百度百科——SSCI
参考资料来源：百度百科——CSSCI
英文文献的话，jstor 无敌〜 资料丰富、下载文件质量高，新出的文献搜索工具也很好用。 我自己需要查资料的时候都用它，基本上没有让我失望过。（学校买下了整个jstor的数据库，所以不知道价格几何。）
EBSCO涉及社会科学、人文、教育、计算机科学、工程、物理、化学、艺术、医学等。Taylor & Francis 出版集团拥有200多年丰富的出版经验，出版的内容遍及人文、社会科学、行为科学、科学技术和医学等各个领域。FirstSearch基本组包括13个数据库内容涉及艺术和人文科学、商务和经济、教育、工程和技术、普通科学、生命科学、新闻和时事、公共事务和法律、社会科学等领域。JSTOR全名为Journal Storage收录经济、历史、政治科学、社会学以及人文科学和社会科学等重要期刊。Blackwell出版公司是世界上最大的期刊出版商之一。它所出版的学术期刊在科学技术、医学、社会科学以及人文科学等学科领域享有盛誉。OVID公司的发展最初由医学起家，从Medline至目前已包涵人文、社会、科技等近百种资料库。springer作为全球领先的科学、技术和医学出版机构，Springer 拥有超过2900种期刊和300,000本图书，为作者、客户和合作伙伴提供无与伦比的资源。Wiley Online Library是一个综合性的网络出版及服务平台，提供两个世纪以来研究成果的无缝集成访问，包括生命科学、健康科学、理工科学、社会科学和人文学科最具影响力的论文和研究。seek68文献馆中外文献数据库汇总，包括以上数据库。
国内有中国优秀博士论文数据库、中国优秀硕士论文数据库、中国学位论文全文数据库、国外有PQDT全文数据库。
有MEDLINE、《中华医学杂志》、骨密度数据库、CBM、PubMed等。
1、MEDLINE
MEDLINE是美国国立医学图书馆(TheNationalLibraryofMedicine,简称NLM)生产的国际性综合生物医学信息书目数据库，是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。
内容包括美国《医学索引》（IndexMedicus,IM）的全部内容和《牙科文献索引》（IndextoDentalLiterature）、《国际护理索引》（InternationalNursingIndex）的部分内容。
2、《中华医学杂志》
《中华医学杂志》是1915年创办的双语学术期刊，周刊，中国科学技术协会主管，中华医学会主办。
期刊主要反映中国医学最新的科研成果，积极推广医药卫生领域的新技术、新成果，及时交流防病治病的新经验。
3、骨密度数据库
2004年11月，GE公司与中华医学会合作,完成中国大陆骨密度正常值数据库项目，开创了中国骨密度发展的新时代，是中国医学界将临床问题数字化的一项巨大突破。
该项目的完成，彻底结束了用其他人种的标准诊断中国人骨密度状况的混乱局面，树立了医生和患者对骨密度测量和骨质疏松定量诊断的信任。
4、CBM
CBM由中国医学科学院医学信息研究所/图书馆开发研制的中国生物医学文献服务系统（SinoMed）；
整合了中国生物医学文献数据库（CBM）、西文生物医学文献数据库（WBM）、北京协和医学院博硕学位论文库等多种资源，是集检索、免费获取、个性化定题服务、全文传递服务于一体的生物医学中外文整合文献服务系统。
可访问中国生物医学文献数据库（CBM）资源，北京协和医学院博硕学位论文库（每篇论文的前30页内容）。
CBM收录1978以来1600余种中国生物医学期刊，以及汇编、会议论文的文献题录530余万篇，全部题录均进行主题标引和分类标引等规范化加工处理。年增文献40余万篇，每月更新。
5、PubMed
PubMed数据库是美国国立医学图书馆(NationallibraryofMedicine，NLM)的国家生物技术信息中心(NationalCenterforBiotechnologyInformation， NCBI)研制开发的，设在国家健康研究院。
PubMed数据库收录MEDLINE，PRE-MEDLINE，还有其它如《Science》，《Nature》等电子期刊构成的数据库。自1996年至今，该数据库收录约1000万篇生物医学文献。
可供检索的专业为，分子生物学及NCBI部分的数据库题录。它收录了美国和另外70个国家出版的生物医学期刊约3900种。
PubMed网上更新速度是每周1次。Medline收录的大多数论文原始语种是英语，或有英文摘要。
参考资料来源：百度百科——医学数据库
1、中国知网：
是一个基于海量资源的跨学科、跨语种、跨文献类型的学术资源搜索平台，也是全球最大的中文知识门户网站，内容覆盖了理工、社会科学、电子信息技术、农业、医学等多个学科，资源丰富，是查阅中文资料的最佳选择之一。
2、万方知识服务平台：
集成期刊、学位、会议、科技报告、专利、视频等十余种资源类型，收录期刊7600余种，年增300万篇；与国内600余所高校、科研院所等学位授予单位合作，收录自1980年以来的学位论文，每年增加约30万篇；会议论文收录涉及近3000个重要的学术会议，每年增加约20万篇。
3、维普—中文科技期刊数据库：
该库收录我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学等学科12000余种期刊的2300余万篇文章的全文，每年增加约250万篇。
4、中经专网：
是国家信息中心中经网制作，全面反映我国经济运行态势和经济政策变动的海量信息平台。它分综合频道、宏观频道、金融频道、行业频道、区域频道、国际频道等六个板块，以专家分析为龙头，配合以快讯、统计、指数、政策等实时信息为背景，试图全方位多视角地诠释经济形势。
5、国研网数据库：
以国务院发展研究中心丰富的信息资源和强大的专家阵容为依托，全面整合中国宏观经济、金融研究和行业经济领域的专家资源及其研究成果，提供关于中国经济政策和经济发展的深入分析和权威预测。、
参考资料来源：
百度百科-中国知网
百度百科-中国经济信息网
百度百科-国研网
百度百科-维普网