中国期刊之家

1、《童话世界》

是陕西未来出版社主办的一份少儿期刊，超阅主要面对8—16岁这一读者群，核心读者群体是10—14岁，但也适合全家共读。定位于大童话范畴。风格生动、幽默、有趣、感人，富有想象力。它的互动性非常强，可以使读者充满兴趣。

2、《聪明泉》

为江西省科学技术协会主办的杂志，创办于1995年，现为16开彩色、混色印装本，每月5日出版。分少儿版、中学版。主要读者对象：初级中学的学生、小学生。办刊宗旨：开发青少年智能，启迪创造性思维，普及科学技术知识，进行成才设计。

《聪明泉》少儿版以小学生为读者对象，精心设计了“成才路”、“思维库”、“故事王”、“童话国”、“创造角”、“智慧宫”、“卡通城”、“金钥匙”、“小作家”、“科普园”、“手工坊”等栏目。

全新策划，突出启迪、智力、方法，同时结合小学生的特点，举办各种有益于初中生和小学生发展智力的讲座、竞赛活动。它还有幼儿版。

《聪明泉》中学版以中学生为读者对象，主要版块栏目：成才设计、青春BBS心灵派对、探索频道、科技超市、七彩世界、玩家酷房、科幻沙龙、思维魔方、聪明训练、大脑思维操、课外辅导等。

3、《小溪流》

少儿文学刊物《小溪流》由湖南省作家协会主办，是我国面向国内外发行的三家主要儿童文学刊物之一，是目前湖南省内惟一的少儿文学刊物。

小溪流》创刊于1980年春，由文学巨匠茅盾先生题写刊名。她是第二届百种全国重点社科期刊、湖南省十佳社科期刊，并荣获首届国家期刊奖提名奖，跻身中国期刊方阵。创刊30多年来，她是广大小读者、语文教师和家长的良师益友。

中央电视台和湖南多家电视台、《人民日报》、《光明日报》、《中国新闻出版报》、《文艺报》、《文学报》、《中国青年报》、《湖南日报》等多家媒体曾开辟版面对其进行报道。

由国务院文化部批准、《小溪流》杂志主办的世界首届华文儿童文学笔会，与台湾民生报等合办的海内外华人少年作文大奖赛等活动，在国内外享有很高的声誉。《小溪流》清新活泼，图文并茂，贴近时代，关注校园，可读性强。

扶持了一大批儿童文学作家和少年作家，深受读者、老师和家长的喜爱，影响着两代人的成长，不少人自豪地说：“我们是读《小溪流》长大的！”

4、《快乐故事》

是2007年8月1日上海锦绣文章出版社出版的图书。

《故事会》杂志是上海文艺出版总社旗下一本以发表故事为主的通俗文学刊物，其发行量在中国乃至世界文化综合类期刊中一直名列前茅。

为了让更多的读者走进好故事，阅读好故事，欣赏好故事，珍藏好故事，传播好故事，特编选了一套“故事会5元精品系列”以飨之。本册为“故事会5元精品系列”之《快乐故事》，分为乐不可支，可乐不为，乐在其中，乐以忘忧，乐极生悲五部分。

5、《快乐童话》

杂志创刊于2006年，由陕西旅游出版社主办。面向全国发行，是深受少年儿童欢迎的儿童文学类刊物。适合小学和初中的儿童文学类刊。

参考资料来源：

百度百科-聪明泉

百度百科-小溪流

百度百科-童话世界

《读者》，原名《读者文摘》，是由读者出版传媒股份有限公司主办的中文版半月刊物。

《读者》杂志发掘人性中的真、善、美，体现人文关怀。《读者》在刊物内容及形式方面与时俱进，追求高品位、高质量，力求精品，并以其形式和内容的丰富性及多样性，赢得了各个年龄段和不同阶层读者的喜爱与拥护。发行量稳居中国期刊排名第一，亚洲期刊排名第一，世界综合性期刊排名第四。被誉为“中国人的心灵读本”、“中国期刊第一品牌”。

普刊，是相对于核心期刊来说的国内的合法刊物，正常情况下，分为省级、国家级但是经过某部门或者团体筛选，成为核心的刊物（里面既有省级，也有国家级刊物），就脱离了省级、国家级的划分，统一成为核心对你们单位而言，认可的核心数据库内的刊物（比如说北大核心、cssci、统计源核心等等），就是核心刊物，没有被核心数据库收录的，全都是普刊 简单的说，普刊就是普通刊物的简称，是指刊物，不是指文章

国内五大论文数据库如下：

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)

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。

另外还有：

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。

发展现状

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，

即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，

这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，

它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

以上内容参考：百度百科——数据库