张婷猛
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8万条以上，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。 
对于数据库的设计中，尽量不用汉字，最好用英文，如果用汉字，有时会产生不必要的麻烦，可能产生插入，删除等等异常，而且在写存储过程或触发器等等也许会产生错误，以下对设计表和字段的一些规则，可能对提问者用帮助： 检查各种变化我在设计数据库的时候会考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。比方说，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，我倾向于在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。 采用有意义的字段名有一回我参加开发过一个项目，其中有从其他程序员那里继承的程序，那个程序员喜欢用屏幕上显示数据指示用语命名字段，这也不赖，但不幸的是，她还喜欢用一些奇怪的命名法，其命名采用了匈牙利命名和控制序号的组合形式，比如 cbo1、txt2、txt2_b 等等。除非你在使用只面向你的缩写字段名的系统，否则请尽可能地把字段描述的清楚些。当然，也别做过头了，比如 Customer_Shipping_Address_Street_Line_1，虽然很富有说明性，但没人愿意键入这么长的名字，具体尺度就在你的把握中。 采用前缀命名如果多个表里有好多同一类型的字段（比如 FirstName），你不妨用特定表的前缀（比如 CusLastName）来帮助你标识字段。时效性数据应包括“最近更新日期/时间”字段。时间标记对查找数据问题的原因、按日期重新处理/重载数据和清除旧数据特别有用。 标准化和数据驱动数据的标准化不仅方便了自己而且也方便了其他人。比方说，假如你的用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），你不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。预先安排总需要付出努力，但如果这些过程采用数据驱动而非硬编码的方式，那么策略变更和维护都会方便得多。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。 标准化不能过头对那些不熟悉标准化一词（normalization）的人而言，标准化可以保证表内的字段都是最基础的要素，而这一措施有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但 Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，3NF 规定：* 表内的每一个值都只能被表达一次。* 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。* 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。遵守 3NF 标准的数据库具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。比方说，某个存放客户及其有关定单的 3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和 Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向 Customer 表里包含该客户信息的那一行。更高层次的标准化也有，但更标准是否就一定更好呢？答案是不一定。事实上，对某些项目来说，甚至就连 3NF 都可能给数据库引入太高的复杂性。为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的，这样的例子很多。曾经有个开发餐饮分析软件的活就是用非标准化表把查询时间从平均 40 秒降低到了两秒左右。虽然我不得不这么做，但我绝不把数据表的非标准化当作当然的设计理念。而具体的操作不过是一种派生。所以如果表出了问题重新产生非标准化的表是完全可能的。 Microsoft Visual FoxPro 报表技巧如果你正在使用 Microsoft Visual FoxPro，你可以用对用户友好的字段名来代替编号的名称：比如用 Customer Name 代替 txtCNaM。这样，当你用向导程序 [Wizards，台湾人称为‘精灵’] 创建表单和报表时，其名字会让那些不是程序员的人更容易阅读。 不活跃或者不采用的指示符增加一个字段表示所在记录是否在业务中不再活跃挺有用的。不管是客户、员工还是其他什么人，这样做都能有助于再运行查询的时候过滤活跃或者不活跃状态。同时还消除了新用户在采用数据时所面临的一些问题，比如，某些记录可能不再为他们所用，再删除的时候可以起到一定的防范作用。 使用角色实体定义属于某类别的列[字段]在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。这里的含义不是让 PERSON 实体带有 Title 字段，而是说，为什么不用 PERSON 实体和 PERSON_TYPE 实体来描述人员呢？比方说，当 John Smith， Engineer 提升为 John Smith， Director 乃至最后爬到 John Smith， CIO 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表 PERSON 和 PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的 PERSON_TYPE 表就包含了所有 PERSON 的可能类型，比如 Associate、Engineer、Director、CIO 或者 CEO 等。还有个替代办法就是改变 PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。 • 采用常用实体命名机构数据组织数据的最简单办法就是采用常用名字，比如：PERSON、ORGANIZATION、ADDRESS 和 PHONE 等等。当你把这些常用的一般名字组合起来或者创建特定的相应副实体时，你就得到了自己用的特殊版本。开始的时候采用一般术语的主要原因在于所有的具体用户都能对抽象事物具体化。有了这些抽象表示，你就可以在第 2 级标识中采用自己的特殊名称，比如，PERSON 可能是 Employee、Spouse、Patient、Client、Customer、Vendor 或者 Teacher 等。同样的，ORGANIZATION 也可能是 MyCompany、MyDepartment、Competitor、Hospital、Warehouse、Government 等。最后 ADDRESS 可以具体为 Site、Location、Home、Work、Client、Vendor、Corporate 和 FieldOffice 等。采用一般抽象术语来标识“事物”的类别可以让你在关联数据以满足业务要求方面获得巨大的灵活性，同时这样做还可以显著降低数据存储所需的冗余量。 • 用户来自世界各地在设计用到网络或者具有其他国际特性的数据库时，一定要记住大多数国家都有不同的字段格式，比如邮政编码等，有些国家，比如新西兰就没有邮政编码一说。 • 数据重复需要采用分立的数据表如果你发现自己在重复输入数据，请创建新表和新的关系。 • 每个表中都应该添加的 3 个有用的字段* dRecordCreationDate，在 VB 下默认是 Now()，而在 SQL Server 下默认为 GETDATE()* sRecordCreator，在 SQL Server 下默认为 NOT NULL DEFAULT USER* nRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现 null 数据或者丢失数据的原因 • 对地址和电话采用多个字段描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和 Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。过分标准化可要小心，这样做可能会导致性能上出现问题。虽然地址和电话表分离通常可以达到最佳状态，但是如果需要经常访问这类信息，或许在其父表中存放“首选”信息（比如 Customer 等）更为妥当些。非标准化和加速访问之间的妥协是有一定意义的。 • 使用多个名称字段我觉得很吃惊，许多人在数据库里就给 name 留一个字段。我觉得只有刚入门的开发人员才会这么做，但实际上网上这种做法非常普遍。我建议应该把姓氏和名字当作两个字段来处理，然后在查询的时候再把他们组合起来。我最常用的是在同一表中创建一个计算列[字段]，通过它可以自动地连接标准化后的字段，这样数据变动的时候它也跟着变。不过，这样做在采用建模软件时得很机灵才行。总之，采用连接字段的方式可以有效的隔离用户应用和开发人员界面。 • 提防大小写混用的对象名和特殊字符过去最令我恼火的事情之一就是数据库里有大小写混用的对象名，比如 CustomerData。这一问题从 Access 到 Oracle 数据库都存在。我不喜欢采用这种大小写混用的对象命名方法，结果还不得不手工修改名字。想想看，这种数据库/应用程序能混到采用更强大数据库的那一天吗？采用全部大写而且包含下划符的名字具有更好的可读性（CUSTOMER_DATA），绝对不要在对象名的字符之间留空格。 • 小心保留词要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突，比如，最近我编写的一个 ODBC 连接程序里有个表，其中就用了 DESC 作为说明字段名。后果可想而知！DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT * 语句倒是能用，但我得到的却是一大堆毫无用处的信息。 • 保持字段名和类型的一致性在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在某个表中叫做“agreement_number”，你就别在另一个表里把名字改成“ref1”。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。记住，你干完自己的活了，其他人还要用你的数据库呢。 • 仔细选择数字类型在 SQL 中使用 smallint 和 tinyint 类型要特别小心，比如，假如你想看看月销售总额，你的总额字段类型是 smallint，那么，如果总额超过了 $32，767 你就不能进行计算操作了。 • 删除标记在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。 • 避免使用触发器触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。 • 包含版本机制建议你在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。无论如何你都要实现这一要求。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。虽然你可以通过检查新字段或者索引来确定数据库结构的版本，但我发现把版本信息直接存放到数据库中不更为方便吗？。 • 给文本字段留足余量ID 类型的文本字段，比如客户 ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大，因为时间不长你多半就会因为要添加额外的字符而难堪不已。比方说，假设你的客户 ID 为 10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为 12 或者 13 个字符长。这算浪费空间吗？是有一点，但也没你想象的那么多：一个字段加长 3 个字符在有 1 百万条记录，再加上一点索引的情况下才不过让整个数据库多占据 3MB 的空间。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。身份证的号码从 15 位变成 18 位就是最好和最惨痛的例子。 • 列[字段]命名技巧我们发现，假如你给每个表的列[字段]名都采用统一的前缀，那么在编写 SQL 表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列[字段]名同某些数据库联系起来，不过就连这些工具有时不也连接错误嘛。举个简单的例子，假设有两个表： Customer 和 Order。Customer 表的前缀是 cu_，所以该表内的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前缀是 or_，所以子段名是：or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。这样从数据库中选出全部数据的 SQL 语句可以写成如下所示：Select * From Customer， Order Where cu_surname = "MYNAME" ;and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1在没有这些前缀的情况下则写成这个样子（用别名来区分）：Select * From Customer， Order Where Csurname = "MYNAME" ;and Came_id = Oust_name_id and Oquantity = 1第 1 个 SQL 语句没少键入多少字符。但如果查询涉及到 5 个表乃至更多的列[字段]你就知道这个技巧多有用了。
一般来说鲜明的要求写人的论文都已经给出题目，大部分是命题或者半命题，当然也存在让你拟题的可能。题目是文章的窗口，拟一个好题目，可以使文章增色不少，怎样拟好写人论文的题目呢？1、通常我们以写的人为题，这样可以一目了然让人了解你是在写人，在题目中，也可以加入一些修饰语，把这个人的主要特征写入，如《可爱的老爸》；或者把我对一个人的情感写入《难忘的他》
