今天冷知识百科网小编 万博枫 给各位分享哪些数据库不用标准化的知识,其中也会对现在比较流行的数据库有哪些?(现在比较流行的数据库有哪些软件)相关问题进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在我们开始吧!

现在比较流行的数据库有哪些?

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理解什么是数据库规范化

现在比较流行的数据库有哪些?

 理解数据库规范化的意义
  【TechTarget中国原创】数据库规范化是由Edgar Frank Codd提出的,他是IBM公司的一位计算机科学家,他在自己的论文《20世纪70年代大型共享数据银行数据关系模型》中首次提出这种说法。数据库规范化是一个过程,这个过程中需要对现存表结构进行修改,把表转化使遵循一系列先进的范式。
  它着重于消除开发人员和他们项目的“电子表格综合症”。电子表格综合症是指开发人员倾向于在尽可能少的表中挤下尽可能多的信息。
  早些时候,由于受电子表格的概念以及在电子表格中管理数据思路的影响,开发人员们一直采用与涉及电子表格相同的思路设计MySQL数据库。现在,再用这种方法设计MySQL数据库被认为是不明智的做法,因为这种电子表格综合症设计的表在每次数据库有很小的改变时,都要持续不断地进行重新设计。
  在MySQL中实现数据库规范化的好处
  通过智能数据分类,降低存储空间使用量是对MySQL实现数据库规范化的众多好处之一。它帮助实现了更好,更快,更强的搜索功能,因为它与早期基于混合实体的搜索方式相比,需要扫描更少的实体。通过数据库规范化,数据完整性也得以改善,因为它把所有数据分成单独的实体,并用关联数据在实体间建立强连接。
  Mike Hillyer是之前MySQL AB的一位技术作家,他解释说:“数据库规范化的目标是确保每个表中所有非键列都直接依赖于主键:整个都是键,除了键没有其它。有了这个目标,随之而来还有一些好处,我们降低了冗余,减少了异常,提高了效率。”
  数据规范化很容易做到
  下面的例子将说明数据库规范化如何帮助实现MySQL中的良好设计。下面的表展示了需要在数据库中捕获的数据。
  Chad Russell is a programmer and system administrator who owns his own internet hosting company. Jon Stephens is a member of the MySQL AB documentation team.
  在上面展示的例子中,如果任意一个条件作为识别主键的话,会有大量的存储空间被浪费掉。因此,数据库规范化是必不可少的。这是一个循序渐进的过程,不能随意进行。下面的步骤可以帮你在MySQL中实现数据库规范化。转载仅供参考,版权属于原作者。祝你愉快,满意请采纳哦

什么是数据库,该怎么建立属于自己的数据库?

数据库,港台叫资料库(Data base),简单来说可视为电子化的档案柜——储存电子档案的处所,使用者可以对档案中的资料执行新增、撷取、更新、删除等操作。资料库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗馀度、与应用程式彼此**的资料集合。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗馀度、与应用程式彼此**的资料集合。

数据库一般具有储存、撷取、安全保障、备份等基础功能。资料库管理系统可以依据它所支援的资料库模型来作分类,例如关联式、XML;或依据所支援的电脑类型来作分类,例如伺服器群集、行动电话;或依据所用查询语言来作分类,例如SQL、XQuery;或依据效能冲量重点来作分类,例如最大规模、最高执行速度;亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式,一些DBMS能够跨类别,例如,同时支援多种查询语言。

数据库类型

关联式资料库

MySQL

MariaDB(MySQL的代替品)

Percona Server(MySQL的代替品)

PostgreSQL

Microsoft Access

Microsoft SQL Server

Google Fusion Tables

FileMaker

Oracle资料库

Sybase

dBASE

Clipper

FoxPro

foshub

几乎所有的资料库管理系统都配备了一个开放式资料库连接(ODBC)驱动程式,令各个资料库之间得以互相整合。

非关系型资料库(NoSQL)

BigTable(Google)

Cassandra

MongoDB

CouchDB

键值(key-value)资料库

Apache Cassandra

Dynamo

LevelDB

什么是数据库中的规范化?

规范化理论把关系应满足的规范要求分为几级,满足最低要求的一级叫做第一范式(1NF),在第一范式的基础上提出了第二范式(2NF),在第二范式的基础上又提出了第三范式(3NF),以后又提出了BCNF范式,4NF,5NF。范式的等级越高,应满足的约束集条件也越严格。

第一范式(1NF)
在关系模式R中中,如果每个属性值都是不可再分的**属性,则称R是第一范式的关系[2]。例如:关系R(职工号,姓名,电话号码)中一个人可能有一个办公室电话和一个住宅电话号码,规范成为1NF的方法一般是将电话号码分为单位电话和住宅电话两个属性,即 R(职工号,姓名,办公电话,住宅电话)。1NF是关系模式的最低要求。

第二范式(2NF)
如果关系模式R是1NF且其中的所有非主属性都完全函数依赖于关键字,则称关系R 是属于第二范式的[2]。例:选课关系 SC(SNO,CNO,GRADE,CREDIT)其中SNO为学号, CNO为课程号,GRADEGE 为成绩,CREDIT 为学分。 由以上条件,关键字为组合关键字(SNO,CNO)。在应用中使用以上关系模式有以下问题: (1)数据冗余,假设同一门课由40个学生选修,学分就重复40次;(2)更新复杂,若调整了某课程的学分,相应元组的CREDIT值都要更新,有可能会出现同一门课学分不同;(3)插入异常,如计划开新课,由于没人选修,没有学号关键字,只能等有人选修才能把课程和学分存入;(4).删除异常,若学生已经结业,从当前数据库删除选修记录,而某些课程新生尚未选修,则此门课程及学分记录无法保存。以上问题产生的原因是非主属性CREDIT仅函数依赖于CNO,也就是CREDIT部分依赖组合关键字(SNO,CNO)而不是完全依赖。解决方法是将以上关系分解成两个关系模式 SC(SNO,CNO,GRADE)和C(CNO,CREDIT)。新关系包括两个关系模式,它们之间通过SC中的外键CNO相联系,需要时再进行自然联接,恢复原来的关系

第三范式(3NF)
如果关系模式R是2NF且其中的所有非主属性都不传递依赖于码,则称关系R是属于第三范式的[1]。例如关系模式S(SNO,SNAME,DNO,DNAME,LOCATION)中各属性分别代表学号、姓名、所在系、系名称、系地址。关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字,没有部分依赖的问题,肯定是2NF。但关系S肯定有大量的冗余,有关学生所在系的几个属性DNO,DNAME,LOCATION将重复存储,插入、删除和修改时也将产生类似以上例的情况。原因在于关系中存在传递依赖,即SNO -> DNO,DNO -> LOCATION, 因此关键字SNO对LOCATION函数决定是通过传递依赖SNO -> LOCATION 实现的。也就是说,SNO不直接决定非主属性LOCATION。解决方法是将该关系模式分解为两个关系S(SNO,SNAME,DNO)和D(DNO,DNAME,LOCATION),两个关系通过S中的外键DNO联系。

BC范式(BCNF)
如果关系模式R的所有属性(包括主属性和非主属性)都不传递依赖于R的任何候选关键字,那么称关系R是属于BCNF的。或者说关系模式R中,如果每个决定因素都包含关键字(而不是被关键字所包含),则R是BCNF[3]。 通常认为BCNF是修正的第三范式,有时也称为扩充的第三范式。

理解什么是数据库规范化

  理解数据库规范化的意义
  【TechTarget中国原创】数据库规范化是由Edgar Frank Codd提出的,他是IBM公司的一位计算机科学家,他在自己的论文《20世纪70年代大型共享数据银行数据关系模型》中首次提出这种说法。数据库规范化是一个过程,这个过程中需要对现存表结构进行修改,把表转化使遵循一系列先进的范式。
  它着重于消除开发人员和他们项目的“电子表格综合症”。电子表格综合症是指开发人员倾向于在尽可能少的表中挤下尽可能多的信息。
  早些时候,由于受电子表格的概念以及在电子表格中管理数据思路的影响,开发人员们一直采用与涉及电子表格相同的思路设计MySQL数据库。现在,再用这种方法设计MySQL数据库被认为是不明智的做法,因为这种电子表格综合症设计的表在每次数据库有很小的改变时,都要持续不断地进行重新设计。
  在MySQL中实现数据库规范化的好处
  通过智能数据分类,降低存储空间使用量是对MySQL实现数据库规范化的众多好处之一。它帮助实现了更好,更快,更强的搜索功能,因为它与早期基于混合实体的搜索方式相比,需要扫描更少的实体。通过数据库规范化,数据完整性也得以改善,因为它把所有数据分成单独的实体,并用关联数据在实体间建立强连接。
  Mike Hillyer是之前MySQL AB的一位技术作家,他解释说:“数据库规范化的目标是确保每个表中所有非键列都直接依赖于主键:整个都是键,除了键没有其它。有了这个目标,随之而来还有一些好处,我们降低了冗余,减少了异常,提高了效率。”
  数据规范化很容易做到
  下面的例子将说明数据库规范化如何帮助实现MySQL中的良好设计。下面的表展示了需要在数据库中捕获的数据。
  Chad Russell is a programmer and system administrator who owns his own internet hosting company. Jon Stephens is a member of the MySQL AB documentation team.
  在上面展示的例子中,如果任意一个条件作为识别主键的话,会有大量的存储空间被浪费掉。因此,数据库规范化是必不可少的。这是一个循序渐进的过程,不能随意进行。下面的步骤可以帮你在MySQL中实现数据库规范化。

全世界三大免费数据库是什么?

一.三大检索工具及相关数据库介绍

1.三大检索工具简

科技部下属的“中国科学技术信息研究所”从 1987 年起,每年以国外四大检索工具 SCI 、ISTP 、Ei、ISR 为数据源进行学术排行。由于 ISR(《科学评论索引》) 收录的论文与 SCI 有较多重复,且收录我国的论文偏少因此,1993年起不再把 ISR 作为论文的统计源。而其中的 SCI 、ISTP 、 Ei 数据库就是图书情报界常说的国外三大检索工具。

SCI ,即《科学引文索引》,是自然科学领域基础理论学科方面的重要期刊文摘索引数据库。它创建于1961 年,创始人为美国科学情报研究所所长 Eugene Garfield(1925.9.15).利用它,可以检索数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面自 1945 年以来重要的学术成果信息;SCI 还被国内外学术界当做制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。

ISTP ,即《科学技术会议录索引》,创刊于 1978 年,由美国科学情报研究所编制,主要收录国际上著名的科技会议文献。它所收录的数据包括农业、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、医学、工程、计算机科学 、化学、物理学等学科。从 1990-2003 年间, ISTP 和 ISSHP( 后文将要讲到 ISSHP) 共收录了 60 , 000 个会议的近 300 万篇论文的信息。

Ei,即《工程索引》,创刊于 1884 年,由 Elsevier Engineering Information Inc. 编辑出版。主要收录工程技术领域的论文(主要为科技期刊和会议录论文 ) ,数据覆盖了核技术、生物工程、交通运输、化学和工艺工程、照明和光学技术、农业工程和食品技术、计算机和数据处理、应用物理、电子和通信、控制工程、土木工程、机械工程、材料工程、石油、宇航、汽车工程等学科领域。

2.与三大检索工具相关的其它数据库介绍
SSCI,即《社会科学引文索引》,创刊于 1969 年,收录数据从 1956 年至今;是社会科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了历史学、**学、法学、语言学、哲学、心理学、图书情报学、公共卫生等社会科学领域。

A&HCI,即《艺术与人文科学引文索引》,创刊于 1976 年,收录数据从 1975 年至今;是艺术与人文科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了考古学、建筑学、艺术、文学、哲学、宗教、历史等社会科学领域。

ISSHP ,即《社会科学和人文会议录索引》,创刊于 1979 年,数据涵盖了社会科学、艺术与人文科学领域的会议文献。这些学科包括:哲学、心理学、社会学、经济学、管理学、艺术、文学、历史学、公共卫生等领域。
xiaoxinsue 2006-06-03 10:35
二.如何利用三大检索工具等数据库检索相关主题文献

1.利用SCI、SSCI、A&HCI数据库检索相关主题文献

(1) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词获得相关主题文献

(2) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词,然后对检索结果进一步分析获得相关主题文献

(3) 通过往TOPIC和SOURCE TITLE检索入口同时输入检索主题词获得相关主题文献

例子:往TOPIC中输入"nano*",同时往SOURCE TITLE 中输入"ARTIFICIAL CELLS BLOOD SUBSTITUTES AND IMMOBILIZATION BIOTECHNOLOGY or BIO-MEDICAL MATERIALS AND ENGINEERING or BIOMATERIALS or CELLULAR POLYMERS or DENTAL MATERIALS or JOURNAL OF BIOACTIVE AND COMPATIBLE POLYMERS or JOURNAL OF BIOMATERIALS SCIENCE-POLYMER EDITION or JOURNAL OF BIOMATERIALS APPLICATIONS or JOURNAL OF BIOMEDICAL MATERIALS RESEARCH or JOURNAL OF MATERIALS SCIENCE-MATERIALS IN MEDICINE or MACROMOLECULAR BIOSCIENCE", 利用上面的检索式,可以检索出SCI网络版2002年数据库收录"MATERIALS SCIENCE, BIOMATERIALS"类的文章102篇。

2.利用ISTP数据库检索相关主题文献

可以通过TOPIC、SOURCE TITLE、CONFERENCE相结合的方式来检索

3.利用Ei数据库检索相关主题文献

例子:检索医学领域中含有 "pipe" 的文献
如果仅仅用 "pipe" 检索在所有字段中检索,会命中 4 万多条记录;即使同时限制在 TITLE 中检索,结果也有 1 万多条,数据冗余太大。这时,可以考虑从学科的角度进行限制检索:

先检索到从 Ei Thesaurus 中检索医学类目:

Medicine : 461.6 , Medical care : 461.7 , Medical imaging : 461.1 , Medical problems ,

Medical supplies : 462.1 , Medical computing : 723.5 , Medical diagnosis , Medical education ,

Medical equipment , Medical monitoring : 462.2

利用 "Expert Search" : (461.1 wn CL OR 461.6 wn CL OR 461.7 wn CL OR 462.1 wn CL OR 723.5 wn CL) AND (pipe wn TI) 命中 500 多条记录,因 723.5 类与计算机应用有关,命中记录中有许多看不出是与医学有关的,可以考虑将该类去掉检索。结果就比较令人满意。

4.利用 SCOPUS 数据库检索相关主题文献

该数据库提供了学科限制,因而相对容易。
三.如何利用三大检索工具等数据库检索论文收录情况
1.利用三大检索工具等数据库检索单位 / 集体论文收录情况
以清华大学为例
(1)利用 SCI 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(2)利用 ISTP 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(3)利用 Ei 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

利用作者索引或用复杂检索,但效果均不好。

(4)利用 SCOPUS 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

AFFIL(100084 AND tsinghua)

(5)利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索单位 / 集体论文收录情况

三个数据库均提供机构检索入口,可以查找单位 / 集体论文收录情况。
2.利用三大检索工具等数据库检索个人论文收录情况
以周远翔老师的论文为例子 ( 见附录 ) :
(1)利用 SCI 数据库检索个人论文收录情况

作者的文献 ( 文章或报告 ) 共有 104 篇,在这些文章中,他的合作者包括以下八人: N. Yoshimura, 关志成, H. Katoh, 严萍,梁曦东,李光范, M. Nifuku, Atsushi Satake

构建检索式: (zhou yx or yunxiang z) and (Yoshimura n or guan zc or zhicheng g or Katoh h or yan p or ping y or liang xd or xidong l or li gf or guangfan l or Nifuku m or Satake a or Atsushi S)

在 AUTHOR 字段中输入上述检索式,命中 9 条记录。与作者提供的论文核对后发现:这 9 条记录全是作者本人的论文。

还有几篇文献是作者单独完成的,对于这些文献,需要单独处理。

(2)利用 ISTP 数据库检索个人论文收录情况

与检索 SCI 数据库类似,用同样的检索式和同样的方法即可。

在 AUTHOR 字段中输入上述检索式,命中 14 条记录。与作者提供的论文核对后发现:这 14 条记录全是作者本人的论文。比作者事先查好的 12 篇还多 2 篇。

(3)利用 Ei 数据库检索个人论文收录情况

在高级检索中输入 (Ei 数据库作者标引与 SCI 有很大不同: Ei 一般要将姓和名写全,而 SCI 是要求姓写全,名用第一个字母 ) :

(zhou, y.x. wn AU OR zhou, yuanxiang wn AU OR yuanxiang, z. OR yuanxiang, zhou OR zhou, y.-x. wn AU OR zhou, yx wn AU) AND (Yoshimura wn AU OR guan, z.c. wn AU OR guan, z.-c. wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y. wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x.-d. wn AU OR liang, x.d. wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l. wn AU OR li, gf wn AU OR li, g.f. wn AU OR li, g.-f. wn AU OR guangfan, l. wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU)

命中 19 条记录,这与读者自己检索的 27 条记录相差 8 条。

后经检查,发现漏检的 8 条记录中,有 7 条作者是 "zhou, y" ,有一条是 "zhou, yuanxing" 。所以,用上述检索式会漏掉一部分记录;因而我们应再修改一下检索式:

把上述检索式修改为: (zhou, y* wn AU OR yuanxiang, z. OR yuanxiang, zhou) AND (Yoshimura wn AU OR guan, z.c. wn AU OR guan, z.-c. wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y. wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x.-d. wn AU OR liang, x.d. wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l. wn AU OR li, gf wn AU OR li, g.f. wn AU OR li, g.-f. wn AU OR guangfan, l. wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU) 命中 34 条记录,从中找出了作者有 27 篇文献被 Ei 数据库收录。

需要说明的是:利用第一个检索式基本上可以比较准确地检索到作者的文献。只所以利用第二个检索式,是考虑到 Ei 数据库在数据标引过程中可能出现的小的差错,可以基本上没有遗漏地检索出作者所有被 Ei 数据库收录的文献。

(4)利用 SCOPUS 数据库检索个人论文收录情况

(5) 利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索个人论文收录情况


xiaoxinsue 2006-06-03 10:35
四.如何检索论文被引用情况
1.检索单位 / 集体论文被引用情况
(1)利用 SCI 、 SSCI 、 A&HCI 检索论文被引用情况
从收录的角度检索,例子:

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(2)利用 SCOPUS 检索论文被引用情况

(3)利用《中国期刊网》检索论文被引用情况

备注: CSSCI 、《中国科技论文引文统计分析数据库》均没有提供按单位 / 集体检索论文被引用情况的入口。
2.检索个人论文被引用情况
(1) 利用SCI、SSCI、A&HCI检索论文被引用情况 从收录的角度检索,例子:

(2) 利用SCOPUS检索论文被引用情况

(3) 利用CSSCI、《中国科技论文引文统计分析数据库》、《中国期刊网》检索论文被引用情况

五.核心期刊投稿导引
1.期刊评价及评价工具
关于期刊评价,目前国内学术界有两种观点:一是核心期刊评价法,二是期刊综合评价梯度法。前者简称“ 0/1 法则”,后者简称“综合法则”。两种法则都是以传统的情报学文献离散定律、引文分析定律等为理论依据的。只是“综合法则”涵盖了“ 0/1 法则”,更加强调梯度的概念。 期刊评价的工具,国外以 JCR(Journal Citation Reports) 为代表,国内以《中文核心期刊要目总览》、《中国科技期刊引证报告》和《中国学术期刊综合引证报告》为代表。《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》是“0/1 法则”评价的结果,《中国学术期刊综合引证报告》是“综合法则”评价的结果。
2. 核心期刊的内涵及国内、国际核心期刊外延的界定
核心期刊的概念可以用一句话来概括:某一学科中高水平、高影响力的期刊。不难看出,核心期刊有两个主要特性:一是学科性,二是学术性。

一般情况下,核心期刊都是在某一个学科范围内来界定的某一个学科的核心期刊,到另一个学科就不一定是核心期刊 ( 当然,综合性学科的核心期刊,如 NATURE 、 SCIENCE 等例外 ) 。

核心期刊的学术性主要要是以期刊影响因子来测定的。关于影响因子,有两种统计方法:一种是三年统计法,一种是中期统计法。按三年统计法得出的结果就是目前我们常说的影响因子 (IF: Impact Factor :某一种期刊在第三年得到的引文数与该刊前两年的总论文数之比。 ) ,按中期统计法得出的结果叫 “ 中期影响因子”(MIF: Median Impact Factor 某一种期刊的引文累计达到 1/2 时,引文数与此时的总论文数之比 ) 。
3.如何向国内、国际核心期刊投稿

投国际刊物,请参考 JCR( 包括科技版和社科版 ) ,选择自己想要找的学科类目,按照影响因子排序,挑选适合的刊物。然后在《乌利希国际期刊指南》网站查找刊物的地址或网站信息,**刊物的网站,查找在线投稿信息。

投国内刊物,请参考《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》,从中选择自己想要找的学科类别,然后按照影响力,挑选适合的刊物。投稿地址信息可以参考工具书《中文核心期刊要目总览》,也可以登录“中国期刊网”,查找刊物的投稿信息。

在向核心期刊投稿的过程中,需要注意的事项:

(1)尽量不要投增刊。

(2) 单位署名要规范。写清华大学要同时写上 Beijing, Peoples Republic of China. 这在 SCI 中尤其要注意。


六.SCI 收录期刊
SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。美国科学情报研究所通过它严格的选刊标准和评估程序挑选刊源,而且每年略有增减,从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。

ISI所谓最有影响力的研究成果,指的是报道这些成果的文献大量地被其它文献引用。为此,作为一部检索工具,SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法,而设置了独特的"引文索引"(Citation Index)。即通过先期的文献被当前文献的引用,来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。

SCI 以上做法上的特点,使得 SCI 不仅作为一部文献检索工具使用,而且成为科研评价和的一种依据。科研机构被 SCI 收录的论文总量,反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平;个人的论文被 SCI 收录的数量及被引用次数,反映他的研究能力与学术水平。

SCI 的出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库,现在还发行了互联网上 Web 版数据库。个人通过网络就可以对 sci 期刊目录进行搜索和查找,相关链接如下:

SCI 收录期刊 ( 按字母 ) :

http://****isinet***m/cgi-bin/jrnlst/jlresults.cgi?PC=K

SCI 收录期刊 ( 按分类 ) :

http://****isinet***m/cgi-bin/jrnlst/jlsubcatg.cgi?PC=K


七.EI 投稿指南
为了适应我国科学技术的快速发展,为我国科技工作者向 EI 收录期刊投稿提供方便,本指南收集了 EI 收录的科技期刊中近 1900 余种刊物的最新投稿信息,其中包括通信地址、电话号码、电子邮件地址和网站的网址等。

使用说明
(1) 本目录按中国科学院图书分类法排列。

(2)各来源期刊款目的著录格式如下:

375C0005 ① ISSN 0306-4573 ②

Information Processing&Management. ③

1963. 6/yr ④ Editor-in-chief:Tefko Saracevic,School of Communication Information and Library Studies Rutgers University 4

Huntington Street New Brunswick,NJ 08903 USA. ⑤

E-mail:j.rigg@elsvier***.uk

http://****elsevier.nl/inca/publications/store/2/4/4/ ⑥

《信息处理与管理》刊载信息处理、传播、储存、利用、检索和管理,包括:计算机和自动化技术在图书馆信息工作中的应用以及信息政策等方面的研究论文、评论和简讯。 ⑦

注: ① 中图公司报刊刊号 ② 国际标准刊号 ③ 刊名 ④ 创刊年及出版周期(或全年期数) ⑤ 编委或编辑部或出版机构名称、地址、电话、传真 ⑥ 电子邮件地址和网址 ⑦ 译名和内容简介(中文或英文)

(3)指南中部分缩写解释

ISSN:International Standard Serial Number 国际标准刊号 Pub:Publisher 出版者