『壹』 內存資料庫主流的有哪些，並給出各自特點！
內存資料庫從范型上可以分為關系型內存資料庫和鍵值型內存資料庫。
在實際應用中內存資料庫主要是配合oracle或mysql等大型關系資料庫使用，關注性能。
作用類似於緩存，並不注重數據完整性和數據一致性。
基於鍵值型的內存資料庫比關系型更加易於使用，性能和可擴展性更好，因此在應用上比關系型的內存資料庫使用更多。
比較FastDB、Memcached和Redis主流內存資料庫的功能特性。
FastDB的特點包括如下方面：
1、FastDB不支持client-server架構因而所有使用FastDB的應用程序必須運行在同一主機上；
2、fastdb假定整個資料庫存在於RAM中，並且依據這個假定優化了查詢演算法和介面。
3、fastdb沒有資料庫緩沖管理開銷，不需要在資料庫文件和緩沖池之間傳輸數據。
4、整個fastdb的搜索演算法和結構是建立在假定所有的數據都存在於內存中的，因此數據換出的效率不會很高。
5、Fastdb支持事務、在線備份以及系統崩潰後的自動恢復。
6、fastdb是一個面向應用的資料庫，資料庫表通過應用程序的類信息來構造。
FastDB不能支持Java API介面，這使得在本應用下不適合使用FastDB。
Memcached
Memcached是一種基於Key-Value開源緩存伺服器系統，主要用做資料庫的數據高速緩沖，並不能完全稱為資料庫。
memcached的API使用三十二位元的循環冗餘校驗（CRC-32）計算鍵值後，將資料分散在不同的機器上。當表格滿了以後，接下來新增的資料會以LRU機制替換掉。由於 memcached通常只是當作緩存系統使用，所以使用memcached的應用程式在寫回較慢的系統時（像是後端的資料庫）需要額外的程序更新memcached內的資料。
memcached具有多種語言的客戶端開發包，包括：Perl、PHP、JAVA、C、Python、Ruby、C#。
Redis
Redis是一個高性能的key-value資料庫。redis的出現，很大程度補償了memcached這類keyvalue存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了C++、Java、Python，Ruby，Erlang，PHP客戶端。
『貳』 請問資料庫有哪些種類呢
資料庫共有3種類型，為關系資料庫、非關系型資料庫和鍵值資料庫。
1、關系資料庫
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基網路從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle資料庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
幾乎所有的資料庫管理系統都配備了一個開放式資料庫連接（ODBC）驅動程序，令各個資料庫之間得以互相集成。
2、非關系型資料庫（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、鍵值（key-value）資料庫
Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。
(2)當前的主流資料庫包括擴展閱讀：
資料庫模型：對象模型、層次模型（輕量級數據訪問協議）、網狀模型（大型數據儲存）、關系模型、面向對象模型、半結構化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一個二維數組。如表格模型數據Excel)。
資料庫的架構可以大致區分為三個概括層次：內層、概念層和外層。
『叄』 五個常見的資料庫
五個常見的資料庫分別為：MySQL、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2。
1、資料庫定義：資料庫，又稱為數據管理系統，簡而言之可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的資料執行新增、截取、更新、刪除等操作。它是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合。一個資料庫由多個表空間構成。
2、MySQL資料庫：原本是一個開放源碼的關系資料庫管理系統，原開發者為瑞典的MySQLAB公司，該公司於2008年被_陽微系統收購。2009年，甲骨文公司（Oracle）收購_陽微系統公司，MySQL成為Oracle旗下產品。MySQL在過去由於性能高、成本低、可靠性好，已經成為最流行的開源資料庫，因此被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。隨著MySQL的不斷成熟，它也逐漸用於更多大規模網站和應用。
3、SQLServer：SQLServer資料庫是Microsoft開發設計的一個關系資料庫智能管理系統(RDBMS)，現在是全世界主流資料庫之一；SQLServer資料庫具備方便使用、可伸縮性好、相關軟體集成程度高等優勢，能夠從單一的筆記本上運行或以高倍雲伺服器集群為基礎，或在這兩者之間任何東西上運行。
『肆』 什麼資料庫比較熱門
總體來說，主流資料庫並不存在明確的好壞之分，每一種資料庫都有各自的優缺點，最主要還是看它是否能夠滿足您的需求。
總的來說，選擇資料庫可以從以下角度考慮：
從個人角度出發的話，如果是以學習和小型業務需求為主，推薦使用MySQL，它的優勢在於：
成本（免費）
自由（完全開源，適用多個場景）
性能（體積小但速度快）
這三點決定了MySQL資料庫的超高性價比。並且目前有不少主流公司仍然青睞MySQL，大名鼎鼎的Fackbook就依然在延續MySQL的使用。
2. 如果是企業角度出發，主流的大型資料庫如Oracle、Sql Server...以及近些年來大數據領域十分火熱的非關系型資料庫，例如Redis、HBse等等，都可以作為考慮的對象。
接下來具體列舉一些常用資料庫的優缺點，希望能為大家提供參考：
MySQL：
優勢：
MySQL是開放源代碼的資料庫，任何人都可以獲得該資料庫的源代碼。
MySQL能夠實現跨平台操作，可以在Windows、UNIX、Linux和Mac OS等操作系統上運行。
MySQL資料庫是一款自由軟體，大部分應用場景下都是免費使用。
MySQL功能強大且使用方便，社區生態繁榮，有諸多學習資料。
缺點：規模小，功能有限。
SQL Server
高度可擴展：可以從單一的筆記本電腦上運行任何東西或以高倍雲伺服器網路運行，或在兩者之間任何東西。
「雖然說是「任何東西」，但是仍然要滿足相關的軟體和硬體的要求「
生態鏈廣：具有內置的商務智能工具，以及一系列的分析和報告工具，可以創建資料庫、備份、復制，帶來了更好的安全性。
Oracle
Oracle資料庫系統是目前世界上流行的關系資料庫管理系統，具有以下特點：
可移植性好（在各類大、中、小、微機環境中都適用）
使用方便、
功能強
因此，Oracle是一種高效率、可靠性好的、適應高吞吐量的資料庫解決方案。
DB2
DB2是IBM開發的一種大型關系型資料庫平台。它支持多用戶或應用程序在同一條SQL 語句中查詢不同database甚至不同DBMS中的數據。它的應用特點如下：
支持面向對象的編程：db2支持復雜的數據結構，如無結構文本對象，可以對無結構文本對象進行布爾匹配、最接近匹配和任意匹配等搜索。可以建立用戶數據類型和用戶自定義函數。
支持多媒體應用程序：db2支持大二分對象（blob），允許在資料庫中存取二進制大對象和文本大對象。其中，二進制大對象可以用來存儲多媒體對象。
具有良好的備份和恢復能力
支持存儲過程和觸發器，用戶可以在建表時顯示的定義復雜的完整性規則
支持異構分布式資料庫訪問，支持數據復制
PostgreSQL
PostgreSQL 是一個免費的對象-關系資料庫伺服器(ORDBMS)，它的 Slogan 是 「世界上最先進的開源關系型資料庫」。
PostgreSQL具有如下特徵：
函數：通過函數，可以在資料庫伺服器端執行指令程序。
索引：用戶可以自定義索引方法，或使用內置的 B 樹，哈希表與 GiST 索引。
觸發器：觸發器是由SQL語句查詢所觸發的事件。如：一個INSERT語句可能觸發一個檢查數據完整性的觸發器。觸發器通常由INSERT或UPDATE語句觸發。 多版本並發控制：PostgreSQL使用多版本並發控制（MVCC，Multiversion concurrency control）系統進行並發控制，該系統向每個用戶提供了一個資料庫的」快照」，用戶在事務內所作的每個修改，對於其他的用戶都不可見，直到該事務成功提交。
規則：規則（RULE）允許一個查詢能被重寫，通常用來實現對視圖（VIEW）的操作，如插入（INSERT）、更新（UPDATE）、刪除（DELETE）。
數據類型：包括文本、任意精度的數值數組、JSON 數據、枚舉類型、XML 數據等。
全文檢索：通過 Tsearch2 或 OpenFTS，8.3版本中內嵌 Tsearch2。
NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore 原生支持，至 NoSQL 資料庫的外部數據包裝器。
數據倉庫：能平滑遷移至同屬 PostgreSQL 生態的 GreenPlum，DeepGreen，HAWK 等，使用 FDW 進行 ETL
『伍』 資料庫都有哪些
資料庫是一組信息的集合，以便可以方便地訪問、管理和更新，常用資料庫有：1、關系型資料庫；2、分布式資料庫；3、雲資料庫；4、NoSQL資料庫；5、面向對象的資料庫；6、圖形資料庫。
計算機資料庫通常包含數據記錄或文件的聚合，例如銷售事務、產品目錄和庫存以及客戶配置文件。
通常，資料庫管理器為用戶提供了控制讀寫訪問、指定報表生成和分析使用情況的能力。有些資料庫提供ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)遵從性，以確保數據的一致性和事務的完整性。
資料庫普遍存在於大型主機系統中，但也存在於較小的分布式工作站和中端系統中，如IBM的as /400和個人計算機。
資料庫的演變
資料庫從1960年代開始發展，從層次資料庫和網路資料庫開始，到1980年代的面向對象資料庫，再到今天的SQL和NoSQL資料庫和雲資料庫。
一種觀點認為，資料庫可以按照內容類型分類:書目、全文、數字和圖像。在計算中，資料庫有時根據其組織方法進行分類。有許多不同類型的資料庫，從最流行的方法關系資料庫到分布式資料庫、雲資料庫或NoSQL資料庫。
常用資料庫：
1、關系型資料庫
關系型資料庫是由IBM的E.F. Codd於1970年發明的，它是一個表格資料庫，其中定義了數據，因此可以以多種不同的方式對其進行重組和訪問。
關系資料庫由一組表組成，其中的數據屬於預定義的類別。每個表在一個列中至少有一個數據類別，並且每一行對於列中定義的類別都有一個特定的數據實例。
結構化查詢語言(SQL)是關系資料庫的標准用戶和應用程序介面。關系資料庫易於擴展，並且可以在原始資料庫創建之後添加新的數據類別，而不需要修改所有現有應用程序。
2、分布式資料庫
分布式資料庫是一種資料庫，其中部分資料庫存儲在多個物理位置，處理在網路中的不同點之間分散或復制。
分布式資料庫可以是同構的，也可以是異構的。同構分布式資料庫系統中的所有物理位置都具有相同的底層硬體，並運行相同的操作系統和資料庫應用程序。異構分布式資料庫中的硬體、操作系統或資料庫應用程序在每個位置上可能是不同的。
3、雲資料庫
雲資料庫是針對虛擬化環境(混合雲、公共雲或私有雲)優化或構建的資料庫。雲資料庫提供了一些好處，比如可以按每次使用支付存儲容量和帶寬的費用，還可以根據需要提供可伸縮性和高可用性。
雲資料庫還為企業提供了在軟體即服務部署中支持業務應用程序的機會。
4、NoSQL資料庫
NoSQL資料庫對於大型分布式數據集非常有用。
NoSQL資料庫對於關系資料庫無法解決的大數據性能問題非常有效。當組織必須分析大量非結構化數據或存儲在雲中多個虛擬伺服器上的數據時，它們是最有效的。
5、面向對象的資料庫
使用面向對象編程語言創建的項通常存儲在關系資料庫中，但是面向對象資料庫非常適合於這些項。
面向對象的資料庫是圍繞對象(而不是操作)和數據(而不是邏輯)組織的。例如，關系資料庫中的多媒體記錄可以是可定義的數據對象，而不是字母數字值。
6、圖形資料庫
面向圖形的資料庫是一種NoSQL資料庫，它使用圖形理論存儲、映射和查詢關系。圖資料庫基本上是節點和邊的集合，其中每個節點表示一個實體，每個邊表示節點之間的連接。
圖形資料庫在分析互連方面越來越受歡迎。例如，公司可以使用圖形資料庫從社交媒體中挖掘關於客戶的數據。
訪問資料庫:DBMS和RDBMS
資料庫管理系統(DBMS)是一種允許您定義、操作、檢索和管理存儲在資料庫中的數據的軟體。
關系資料庫管理系統(RDBMS)是上世紀70年代開發的一種基於關系模型的資料庫管理軟體，目前仍然是最流行的資料庫管理方法。
Microsoft SQL Server、Oracle資料庫、IBM DB2和MySQL是企業用戶最常用的RDBMS產品。DBMS技術始於20世紀60年代，支持分層資料庫，包括IBM的信息管理系統和CA的集成資料庫管理系統。一個關系資料庫管理系統（RDBMS）是一種資料庫管理軟體是在20世紀70年代開發的，基於關系模式，仍然是管理資料庫的最普遍的方式。
希望能幫助你還請及時採納謝謝
『陸』 2022年國內主流醫葯資料庫有哪些
目前主要使用的醫葯資料庫分為兩大類，一個是免費醫葯資料庫，一個是商業綜合類的醫葯資料庫。醫葯資料庫的本質是讓用戶能在短時間內在一個網站把想要的信息通過檢索一覽無余，因此，全面性、准確性、及時性是該類資料庫的主要指標。
先說免費醫葯資料庫，大大小小的比較多，但真正用戶量大，達到一定使用頻率的，我們在此推薦三個最全面的：
①：DrugBank資料庫，它是加拿大阿爾伯塔大學（University of Alberta）研究人員將詳細的葯物數據和全面的葯物目標信息結合起來,建立的真實可靠的生物信息學和化學信息學資料庫。DrugBank包含50萬種葯物信息，其中包括2653種經批準的小分子葯物、1417種經批準的生物技術(蛋白質/肽)葯物、131種營養品和6451種實驗葯物。
②：pharnexcloud，他目前是開放程度高的中文界面醫葯資料庫，包含了全球葯品研發管線、審評審批進度、全球臨床試驗、中國臨床試驗、葯品招投標、集采、一致性評價等大量整合信息。
③：ClinicalTrials，它是一個基於網路的資源，為患者、他們的家庭成員、醫療保健專業人員、研究人員和公眾提供了方便地訪問關於各種疾病和病症的公共和私人支持的臨床研究的信息。該網站由 美國國立衛生研究院的國家醫學圖書館(NLM) 維護（NIH），美國國家醫學圖書館提供的資源，探索所有 50 個州和 221 個國家/地區的 422,494 項研究。註：所有資料及相關研究僅供參考，未取得相關政府機構評定。
免費資料庫涉及數據層面的關聯性相對單一、數據深度存在一定局限性，畢竟這類資料庫沒有像商業資料庫那樣花上足夠多的人力成本及時間成本去清洗、整理、維護數據。
商業類醫葯資料庫往往是高價值資料庫的代表。商業類醫葯資料庫特點是功能強大不僅能對學術類信息加以融合處理，還能分析葯品全生命周期數據，競品葯品銷售詳細情況、競品企業招投標、投融資、集中采購信息等；除此之外還能實時跟蹤產品管線最新信息，做到實時調整戰略方向，防止做無用功浪費企業資源。現在商業類資料庫可以說是醫葯企業必備的資料庫。筆者就國內葯企主要使用的商業醫葯資料庫（同時對比兩個國外資料庫）給大家一一列舉。
葯融雲企業版Pharnexcloud
數據全面性：★★★★★
運營企業：葯融雲數字科技
上線時間：2020年
資料庫數量：218個
產品組成：葯物研發庫群、上市葯品庫群、葯品銷售庫群、市場信息庫群、一致性評價庫群、原料葯庫群、醫療器械庫群、生產檢驗庫群、合理用葯庫群、醫葯文獻等十個版塊構成。
數據來源：各國葯品監管機構、試驗研究、學術會議報告、文獻期刊、異構資源、企業公告各國衛生機構、醫學新聞雜志、網路資訊、專利、協會學會等。
數據特色：數據採集近80個主流國家，監控全球10萬+醫葯數據信息源，數據放大模型演算法涉及人口學、經濟學、發病率、醫療資源分布等各類特徵參數。
增值服務：①專人對接需求，團隊解決問題。②沙龍、巡講、峰會、項目交易、需求對接等活動支持，能加入他們葯融圈生態鏈。
優點：全面覆蓋醫葯領域全產業鏈各環節，數據總量大、數據來源、專業報告、數據演算法、結果展示都做得非常好。
缺點：相比較於全球頂尖的cortellis、informa等，pharnexcloud的數據展示結果關聯性還有明顯的進步空間。
pharnexcloud醫葯資料庫後來居上，進步很快，近年來逐步成為國內醫葯企業選擇較多的醫葯資料庫，因其產品功能的全面和數據全面性得到越來越多的認可，希望能保持這個進步速度。
葯智
綜合性推薦指數：★★★★☆
運營企業：重慶康洲數據
上線時間：2009年
產品組成：由研發、一致性、生產、上市、市場、用葯、葯化、中葯材、器械等九個版塊組成。
數據來源：地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議、公司年度報告、醫療衛生機構、醫學雜志、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊等。
資料庫數量：172個
檢索方式、功能點、底層數據架構、界面展示：與insight、Pharnexcloud資料庫大體一致。
優點：葯物綜合報告、審評、臨床數據都做得相當不錯。而且僅此一家推出了化妝品、食品資料庫。
缺點：葯品銷售數據起步階段暫不夠成熟，全球數據相對量少。（葯品銷售數據對於葯品的立項調研、競品銷售分析、銷售戰略目標制定都是重中之重）。創新葯物收錄數量有待提高。
醫葯魔方
綜合推薦指數：★★★★☆
運營企業：北京華彬立成
上線時間：2013年
資料庫數量：49個
產品組成：資本透視、全球新葯、全球臨床、基礎數據、市場洞察這五個版塊構成。
數據來源：實驗室研究、內部會議、專業報道、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、文獻、教科書、地區機構、資訊、新聞資訊、公司年度報告等。
產品亮點：資本透視和創新葯物版塊做得非常不錯，在該領域都屬於行業佼佼者。
收費：單價在國內偏高
優點：投融資版塊、可視化疾病圖譜和靶點整合、審評、臨床等數據做充分關聯、新上線的NextMed板塊有一定領先性、其投融資版塊做得很好。
缺點：總體數據數量偏少，葯物研發也只解讀了3萬多個葯物，比較同類產品丟失部分功能版塊，全球數據不夠豐富。銷售數據模塊雖然有，但十分封閉，無任何宣傳，對其具體情況業內不了解。
醫葯魔方作為創新葯物和醫葯投融資資料庫目前國內用戶沉積多的資料庫之一，但其產品功能過於封閉，已成自己的圍牆。
葯渡
綜合推薦指數：★★★☆
運營企業：葯渡經緯信息科技
上線時間：2013年
資料庫數量：132個
產品組成：由全球葯物、全球器械、投資生態、臨床研究、專利文獻、政策法規、世界葯問、數據定製八個版塊構成。
數據來源：實驗室研究、內部會議、專業報道、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、在線資料庫、在線辭典、電子書庫、地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議等。
優點：其葯物研發信息與國內審評、臨床等多個庫均有不錯的關聯，層級結構、標簽及界面都做得相當不錯。對生物葯、化學葯等細微標簽做了單獨優化。
缺點：目前沒有葯品銷售數據，臨床、上市葯品分析等數據採集方面比較弱，總體數據量在業內偏弱。
葯渡作為國內老牌醫葯資料庫之一以全球研發數據為核心，重點發展咨詢業務。缺少銷售數據其核心版塊數據，導致其數據業務只是一直低價在為其咨詢業務做支撐。
米內
綜合推薦指數：★★★★☆
運營企業：廣州標點醫葯信息
上線時間：2010年
資料庫數量：72個
產品組成：葯品銷售（多層格局，醫院、零售）、審評進度、上市葯品、臨床試驗、中標數據、全球新葯研發、全球專利、項目進度這個七個版塊構成
產品特色：國內葯品銷售數據領頭企業，其醫院銷售數據以「三大終端六大市場」為基礎，分層抽樣多等級醫院放大至全國。城市公立醫院、縣級公立醫院、實體葯店、網上葯店、城市社區衛生中心、鄉鎮衛生院等各類維度齊備。
優點：南方所背景，醫院銷售數據演算法和研發數據都做得非常不錯。六大格局在國內首屈一指。近期上線了獨家的電商類數據，雖然業界還在爭議電商數據可信度，但畢竟先走出了這一步。
缺點：全面性比較弱，銷售數據以外的全球數據、研發數據、審批數據相對重視程度很低，版本一直沒有大的進展。
米內醫葯資料庫南方所背景其醫院銷售版塊覆蓋面最廣之一，但其它版塊相對薄弱。
丁香園Insight
綜合推薦指數：★★★☆
運營企業：杭州觀瀾網路
上線時間：2013年Insight（2006年總部）
產品組成：臨床試驗、申報進度、葯品庫、上市產品、制葯企業、招投標、一致性評價、醫葯新聞、生物製品、全球數據等十個版塊構成。
數據來源：內部會議、專業報道、專利、商標、在線資料庫、在線詞典、電子書庫、異構資源共享平台、知識庫、地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議、新聞資訊等。
產品特色：其界面小功能開發豐富特別是小圖標的應用在國內UI設計上是好的，區別於同類產品。
檢索方式、功能點、底層數據架構、界面展示：與葯智資料庫大體一致。
優點：搜索體驗、UI界面小功能、時間軸、注冊數據、國內葯物審評、上市批文這些國內數據中做得非常不錯。
缺點：市場和銷售相關數據涉及較少，全球研發數據處於剛起步階段(全球葯物研發數據對於葯企來說十分重要可謂是醫葯行業的風向標，在全球葯物格局、葯物立項調研、企業發展戰略方向制定方面的重要性不言而喻)
Insight作為老牌醫葯資料庫的典型代表，背靠丁香園集團的大樹，目前國內用戶沉積多的資料庫之一，但因其葯物研發數據版塊、葯品市場與銷售數據起步晚，影響了其總體優勢。
上海醫工院PDB
綜合推薦指數：★★★
運營企業：上海數圖健康醫葯科技
上線時間：2011年
資料庫數量：31個
產品組成：分為葯物綜合和新葯研發監測兩個資料庫；葯物綜合資料庫包含了國內市場、細分市場、全球市場、國內工業生產、企業經濟運行五個版塊；新葯研發監測資料庫包含了全球研發、中國研發、一致性評價、企業競爭，品種篩選分析五個版塊。
數據來源：專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、文獻、教科書、地區機構、資訊、新聞資訊、公司年度報告、pjb等。
優點：工信部背景知名度高國產醫葯資料庫鼻祖，審評、臨床等數據有不錯的關聯展示；新上線的RPDB零售板塊有明顯的優勢提升；RAS醫葯處方分析系統具備一定獨家性。
缺點：數據全面性相對不高，部分工業類數據更新較慢，UI設計過於傳統。PDB作為全國老牌醫葯資料庫之一，全球葯物研發數據採集處於起步階段，也許是底層架構設計問題單開了一個CPM（新葯研發監測資料庫）導致其部分關聯性較差。
科睿唯安cortellis
綜合推薦指數：★★★★☆
產品組成：Cortellis 資料庫包含Cortellis競爭情報、Cortellis早期葯物發現、CMC、仿製葯、原料葯、系統生物學Metacore等等多個模塊，主要由競爭信息、疾病簡報、監管信息、新聞、葯物發現信息這幾個版塊構成；
數據來源：各大葯品監管機構、新聞雜志、網路資訊、文獻期刊、學術報告、專利商標、公司年報等。
檢索方式、功能點、底層數據架構：這三個維度和informa資料庫基本一致，只是樣式展示風格不一樣。
優點:在展示結果關聯性、專業報告、數據維度方面都做得非常好。
缺點: 缺少系統化葯品銷售數據，對中國企業管線監控出現不少滯後和少量錯誤，缺少中國葯監局等數據分析。
cortellis醫葯資料庫目前在世界醫葯領域知名醫葯資料庫之一，因在國內因為其水土不服相比之下使用人群比例不是那麼多。
英富曼Informa
綜合推薦指數：★★★☆
產品組成：Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多個版塊組成。
數據來源：各國葯品監管機構、醫療衛生機構、新聞雜志、網路資訊、文獻期刊、學術報告、專利商標、公司年報、搜索引擎、學術會議等。
檢索方式、功能點、底層數據架構：這三個維度和cortellis資料庫基本一致，只是樣式展示風格不一樣，更符合國人使用習慣。
優點：可以綜合計算葯物批准通過率，數據更新歷史記錄，在新聞數據追溯、展示結果關聯性、數據維度方面都做得很好。
缺點：沒有銷售數據、沒有仿製葯信息、缺少中國葯監局數據解讀，中國企業管線跟蹤滯後；
Informa醫葯資料庫當前世界主流醫葯資料庫之一，其Pharmaprojects版塊Pharnexcloud的』全球葯物研發版塊』被客戶比較得多，因為價格和缺少國內審批等數據因此佔有率偏低，目前在國內主要客戶人群為高校為主。
一共寫了目前國內主要使用9個主流資料庫的測評，2個國外醫葯資料庫。每個資料庫都各有特色，可以根據自身情況供您選擇。