【MeetConf科普】SCI、SSCI、EI、CPCI是什么？7大数据库详解

说白了，这四大国际数据库就像科研界的“四大”，但又各有“看家本领”。

SCI是科学界的“硬通货”。
我们去年做的项目就是用这个给A级的，收录期刊的平均引用率在3 000多，但是有一个问题：它只识别文章本身，不识别你的导师是否是院士。
还有一点需要注意的是，在Web of Science检索时一定要勾选“Inclusion by SCI and SSCI”才能检索这两种期刊。
很多人不注意这一点。
说实话，这很令人困惑。
起初我以为就业保险和CPCI是同一个东西，但后来我发现事实并非如此。
它们就像科技界和社会科学界的“楚河汉边疆”。

SSCI被誉为人文社会科学领域的“奥斯卡”。
去年我院在评估职业资格时就重点关注了这一点。
收录的期刊都是发表文章后能达到院长级别的期刊，但细节很关键：这样会优先考虑SCI被引次数最多的论文，所以如果想发表双研究期刊，要提前查一下期刊目录。
CPCI就像学术界的“流动席位”。
我去年参加的IEEE会议论文直接被CPCI-S收录了。
我当时觉得是有效的，但是你要小心它的搜索类型，就是CA和JA。
在发送讲座讲义之前，您必须确认讲师需要哪一份讲义。

EI是工程界的“功夫领袖”。
我们实验室去年的机器人项目完全靠他才融入到EI的核心。
不过，一定要关注它的会议（CA）和它的期刊（JA）。
导师说CA快但是含金量低，JA难但是直接加分。
我觉得这个针法值得一试。
国家知网、维普、万方犹如“三驾马车”。
去年我们对比发现CNKI论文最全，VIP期刊更新快，万方外文资源多。
不过，他们都有一个共同的陷阱：都喜欢卖VIP文学，提前用学校账号登录可以省下不少钱。

等一下，还有一件事：CPCI 现已更名为 Web of Science Conference Proceedings。
记得用新名称搜索，否则你会错过很多会议。

四大数据库有哪些特点 四大数据库有哪些

说实话，说到数据库，刚入行的时候，MySQL简直就是“家用轻”——体积小，命令熟悉，而且免费使用。
It basically dominated the world of small and medium-sized websites at that time. But looking back now, each of these four major open source databases has its own way of surviving.
MongoDB 特别有趣。
When we were working on Internet of Things project we used it to store sensor data. Distributed file storage is really good, and it can handle terabytes of data by expanding just a few nodes.查询语言也非常灵活，似乎是 JSON 的原生语言，但说实话，与传统 SQL 相比，有时你必须做很多事情才能编写复杂的查询。
部署非常简单。
这可以通过一行命令来完成。
数据模型是完全免费的。
Sometimes query efficiency is sacrificed for performance.
Kingbase这个名字听起来很神奇。
它实际上是基于PostgreSQL的，但是被赋予了很多自主产权。
There is a project using it in a financial scenario. ACID 功能据说是稳定的。
It seems like it's not much different from Oracle, but the price is really comfortable. However, I've personally seen it bottleneck under high concurrency, so we need to work harder on tuning it.
MariaDB is the "son" of MySQL, created by the founder of MySQL himself. We often use it when creating a test environment.兼容性非常好是的，很多老的MySQL代码可以直接运行。
但在性能上可能比原来的MySQL要弱一些。
毕竟人们要考虑不同的兼容场景。
然而，开源社区的人们非常乐于助人，错误修复速度也很快。

就家用数据库而言，我熟悉 Kingbase。
毕竟北人德金康的人技术确实很精湛。
Oceanbase这个名字听起来像是一家“大公司”。
这是大公司云服务的核心。
它在分布式事务处理方面确实很强大。
使用后感觉还是比较稳定的。
TiDB 给我印象最深刻的是它兼容 MySQL 协议，使库存迁移变得简单，但 HTAP 功能在实时分析场景中提供了惊人的性能。
南大通用汽车技术积累深厚，用在一些大项目上有“老大哥”的感觉，但起飞可能会比国外产品慢一些。

归根结底，选择数据库确实要看场景。
MongoDB 是 NoSQL 的首选，关系型遗留业务首选 Kingbase 或 MariaDB，分布式场景首选 OceanBase/TiDB，各有优势。
国产数据库越来越稳定，但我个人认为还需要几年的时间才能决定谁能完全取代国外大品牌。

nosql数据库的四种类型

键值库：Redis。
适用于电商闪购的QPS超过1 0万。
它速度很快，但结构上已经死了。

存储库：HBase。
适合分析百度搜索日志等大数据。
它具有良好的可扩展性。

文档库：MongoDB。
使用在线编辑文档（例如微博）来存储您的数据。
结构灵活，但查询速度慢。

图形库：Neo4 j。
微信关系链等社交网络好友推荐。
图算法很慢，但检查关系很快。

自己掂量一下。