数据库集团

① 2022年国内主流医药数据库有哪些

目前主要使用的医药数据库分为两大类，一个是免费医药数据库，一个是商业综合类的医药数据库。医药数据库的本质是让用户能在短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余，因此，全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。

先说免费医药数据库，大大小小的比较多，但真正用户量大，达到一定使用频率的，我们在此推荐三个最全面的：

①：DrugBank数据库，它是加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息，其中包括2653种经批准的小分子药物、1417种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。

②：pharnexcloud，他目前是开放程度高的中文界面医药数据库，包含了全球药品研发管线、审评审批进度、全球临床试验、中国临床试验、药品招投标、集采、一致性评价等大量整合信息。

③：ClinicalTrials，它是一个基于网络的资源，为患者、他们的家庭成员、医疗保健专业人员、研究人员和公众提供了方便地访问关于各种疾病和病症的公共和私人支持的临床研究的信息。该网站由 美国国立卫生研究院的国家医学图书馆(NLM) 维护（NIH），美国国家医学图书馆提供的资源，探索所有 50 个州和 221 个国家/地区的 422,494 项研究。注：所有资料及相关研究仅供参考，未取得相关政府机构评定。

免费数据库涉及数据层面的关联性相对单一、数据深度存在一定局限性，毕竟这类数据库没有像商业数据库那样花上足够多的人力成本及时间成本去清洗、整理、维护数据。

商业类医药数据库往往是高价值数据库的代表。商业类医药数据库特点是功能强大不仅能对学术类信息加以融合处理，还能分析药品全生命周期数据，竞品药品销售详细情况、竞品企业招投标、投融资、集中采购信息等；除此之外还能实时跟踪产品管线最新信息，做到实时调整战略方向，防止做无用功浪费企业资源。现在商业类数据库可以说是医药企业必备的数据库。笔者就国内药企主要使用的商业医药数据库（同时对比两个国外数据库）给大家一一列举。

药融云企业版Pharnexcloud

数据全面性：★★★★★

运营企业：药融云数字科技

上线时间：2020年

数据库数量：218个

产品组成：药物研发库群、上市药品库群、药品销售库群、市场信息库群、一致性评价库群、原料药库群、医疗器械库群、生产检验库群、合理用药库群、医药文献等十个版块构成。

数据来源：各国药品监管机构、试验研究、学术会议报告、文献期刊、异构资源、企业公告各国卫生机构、医学新闻杂志、网络资讯、专利、协会学会等。

数据特色：数据采集近80个主流国家，监控全球10万+医药数据信息源，数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。

增值服务：①专人对接需求，团队解决问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目交易、需求对接等活动支持，能加入他们药融圈生态链。

优点：全面覆盖医药领域全产业链各环节，数据总量大、数据来源、专业报告、数据算法、结果展示都做得非常好。

缺点：相比较于全球顶尖的cortellis、informa等，pharnexcloud的数据展示结果关联性还有明显的进步空间。

pharnexcloud医药数据库后来居上，进步很快，近年来逐步成为国内医药企业选择较多的医药数据库，因其产品功能的全面和数据全面性得到越来越多的认可，希望能保持这个进步速度。

药智

综合性推荐指数：★★★★☆

运营企业：重庆康洲数据

上线时间：2009年

产品组成：由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成。

数据来源：地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、公司年度报告、医疗卫生机构、医学杂志、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊等。

数据库数量：172个

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与insight、Pharnexcloud数据库大体一致。

优点：药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。

缺点：药品销售数据起步阶段暂不够成熟，全球数据相对量少。（药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重）。创新药物收录数量有待提高。

医药魔方

综合推荐指数：★★★★☆

运营企业：北京华彬立成

上线时间：2013年

数据库数量：49个

产品组成：资本透视、全球新药、全球临床、基础数据、市场洞察这五个版块构成。

数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告等。

产品亮点：资本透视和创新药物版块做得非常不错，在该领域都属于行业佼佼者。

收费：单价在国内偏高

优点：投融资版块、可视化疾病图谱和靶点整合、审评、临床等数据做充分关联、新上线的NextMed板块有一定领先性、其投融资版块做得很好。

缺点：总体数据数量偏少，药物研发也只解读了3万多个药物，比较同类产品丢失部分功能版块，全球数据不够丰富。销售数据模块虽然有，但十分封闭，无任何宣传，对其具体情况业内不了解。

医药魔方作为创新药物和医药投融资数据库目前国内用户沉积多的数据库之一，但其产品功能过于封闭，已成自己的围墙。

药渡

综合推荐指数：★★★☆

运营企业：药渡经纬信息科技

上线时间：2013年

数据库数量：132个

产品组成：由全球药物、全球器械、投资生态、临床研究、专利文献、政策法规、世界药问、数据定制八个版块构成。

数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、在线数据库、在线辞典、电子书库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议等。

优点：其药物研发信息与国内审评、临床等多个库均有不错的关联，层级结构、标签及界面都做得相当不错。对生物药、化学药等细微标签做了单独优化。

缺点：目前没有药品销售数据，临床、上市药品分析等数据采集方面比较弱，总体数据量在业内偏弱。

药渡作为国内老牌医药数据库之一以全球研发数据为核心，重点发展咨询业务。缺少销售数据其核心版块数据，导致其数据业务只是一直低价在为其咨询业务做支撑。

米内

综合推荐指数：★★★★☆

运营企业：广州标点医药信息

上线时间：2010年

数据库数量：72个

产品组成：药品销售（多层格局，医院、零售）、审评进度、上市药品、临床试验、中标数据、全球新药研发、全球专利、项目进度这个七个版块构成

产品特色：国内药品销售数据领头企业，其医院销售数据以“三大终端六大市场”为基础，分层抽样多等级医院放大至全国。城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店、城市社区卫生中心、乡镇卫生院等各类维度齐备。

优点：南方所背景，医院销售数据算法和研发数据都做得非常不错。六大格局在国内首屈一指。近期上线了独家的电商类数据，虽然业界还在争议电商数据可信度，但毕竟先走出了这一步。

缺点：全面性比较弱，销售数据以外的全球数据、研发数据、审批数据相对重视程度很低，版本一直没有大的进展。

米内医药数据库南方所背景其医院销售版块覆盖面最广之一，但其它版块相对薄弱。

丁香园Insight

综合推荐指数：★★★☆

运营企业：杭州观澜网络

上线时间：2013年Insight（2006年总部）

产品组成：临床试验、申报进度、药品库、上市产品、制药企业、招投标、一致性评价、医药新闻、生物制品、全球数据等十个版块构成。

数据来源：内部会议、专业报道、专利、商标、在线数据库、在线词典、电子书库、异构资源共享平台、知识库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、新闻资讯等。

产品特色：其界面小功能开发丰富特别是小图标的应用在国内UI设计上是好的，区别于同类产品。

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与药智数据库大体一致。

优点：搜索体验、UI界面小功能、时间轴、注册数据、国内药物审评、上市批文这些国内数据中做得非常不错。

缺点：市场和销售相关数据涉及较少，全球研发数据处于刚起步阶段(全球药物研发数据对于药企来说十分重要可谓是医药行业的风向标，在全球药物格局、药物立项调研、企业发展战略方向制定方面的重要性不言而喻)

Insight作为老牌医药数据库的典型代表，背靠丁香园集团的大树，目前国内用户沉积多的数据库之一，但因其药物研发数据版块、药品市场与销售数据起步晚，影响了其总体优势。

上海医工院PDB

综合推荐指数：★★★

运营企业：上海数图健康医药科技

上线时间：2011年

数据库数量：31个

产品组成：分为药物综合和新药研发监测两个数据库；药物综合数据库包含了国内市场、细分市场、全球市场、国内工业生产、企业经济运行五个版块；新药研发监测数据库包含了全球研发、中国研发、一致性评价、企业竞争，品种筛选分析五个版块。

数据来源：专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告、pjb等。

优点：工信部背景知名度高国产医药数据库鼻祖，审评、临床等数据有不错的关联展示；新上线的RPDB零售板块有明显的优势提升；RAS医药处方分析系统具备一定独家性。

缺点：数据全面性相对不高，部分工业类数据更新较慢，UI设计过于传统。PDB作为全国老牌医药数据库之一，全球药物研发数据采集处于起步阶段，也许是底层架构设计问题单开了一个CPM（新药研发监测数据库）导致其部分关联性较差。

科睿唯安cortellis

综合推荐指数：★★★★☆

产品组成：Cortellis 数据库包含Cortellis竞争情报、Cortellis早期药物发现、CMC、仿制药、原料药、系统生物学Metacore等等多个模块，主要由竞争信息、疾病简报、监管信息、新闻、药物发现信息这几个版块构成；

数据来源：各大药品监管机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报等。

检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和informa数据库基本一致，只是样式展示风格不一样。

优点:在展示结果关联性、专业报告、数据维度方面都做得非常好。

缺点: 缺少系统化药品销售数据，对中国企业管线监控出现不少滞后和少量错误，缺少中国药监局等数据分析。

cortellis医药数据库目前在世界医药领域知名医药数据库之一，因在国内因为其水土不服相比之下使用人群比例不是那么多。

英富曼Informa

综合推荐指数：★★★☆

产品组成：Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多个版块组成。

数据来源：各国药品监管机构、医疗卫生机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报、搜索引擎、学术会议等。

检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和cortellis数据库基本一致，只是样式展示风格不一样，更符合国人使用习惯。

优点：可以综合计算药物批准通过率，数据更新历史记录，在新闻数据追溯、展示结果关联性、数据维度方面都做得很好。

缺点：没有销售数据、没有仿制药信息、缺少中国药监局数据解读，中国企业管线跟踪滞后；

Informa医药数据库当前世界主流医药数据库之一，其Pharmaprojects版块Pharnexcloud的’全球药物研发版块’被客户比较得多，因为价格和缺少国内审批等数据因此占有率偏低，目前在国内主要客户人群为高校为主。

一共写了目前国内主要使用9个主流数据库的测评，2个国外医药数据库。每个数据库都各有特色，可以根据自身情况供您选择。

② gale数据库的介绍

Gale 集团是全球最大、最权威的参考书出版商。作为在线资源中心的发明者，Gale集团也是顶如镇尖的在线数据库渣中粗供应商些参考书系列中的参考资料被公认为世界上相应学科领域中（文学、历史、商业、人物传记等）最权威、最全面的参考资料，并且为Gale 集团独培孝家拥有，通过其他同类数据库无法查到。。Gale集团50年来在出版人文科学工具书以及机构名录方面颇具权威性；Gale集团以其精确、权威的参考书内容及全文期刊杂志的智能集成闻名全球；Gale集团还创建及维护了600余个在线、印刷及缩微大型数据库。这

③ 国内做大数据的公司有哪些

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。

致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。

2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。

3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。

(3)数据库集团扩展阅读：

大数据发展的一些趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

④ 介绍几个国产数据库

一、DM

软件名称：达梦数据库（DM）。

开发商：武汉达梦数据库有限公司。

软件描述：

达梦数据库具有如下技术特色：支持多个平台之间的互联互访、高效的并发控制机制、有效的查询优化策略、灵活的系统配置、支持各种故障恢复并提供多种备份和还原方式。

具有高可靠性、支持多种多媒体数据类型、提供全文检索功能、各种管理工具简单易用、各种客户端编程接口都符合国际通用标准、用户文档齐全。
官网：
http://www.dameng.com/

二、OpenBASE

软件名称：OpenBASE。

开发商：东软集团有限公司。

软件描述：

主要包括OpenBASE 多媒体数据库管理系统、OpenBASE Web应用服务器、OpenBASE Mini嵌入式数据库管理系统、OpenBASE Secure安全数据库系统等产品。

所有的这些产品涵盖了企业应用、Internet/Intranet、移动计算等不同的应用领域，具有不同的应用模式。

形成了OpenBASE面向各种应用的全面的解决方案。多媒体数据库管理系统OpenBASE是OpenBASE产品系列的核心和基础，其它的产品都是在其基础上，根据各自应用领域的不同特点发展、演变而成的。
官网：
https://oceanbase.alipay.com/
三、思极有容
软件名称：思极有容分布式数据库。

开发商：国网信通和创意信息联合研发
软件描述：

一款国产自主可控的分布式关系型数据库。支持国产CPU、操作系统生态，支持云平台和容器。在安全方面，设定多种权限访问、审计、流量控制机制，实现真正资源隔离。
产品采用当前领先分布式技术，提供多种隔离级别，保障完整分布式事务。通过读写分离、并行计算、在线横向扩展，实现集群性能准线性提升，可达数百万级TPM。
官网：
https://oceanbase.alipay.com/

四、KingbaseES

软件名称：金仓数据库管理系统KingbaseES。

开发商：北京人大金仓信息技术有限公司。

软件描述：

交互式工具Isql；图形化的数据转换工具； 多种方式的数据备份与恢复；提供作业调度工具；方便的用户管理；支持事务处理；支持各种数据类型；提供各种操作函数；提供完整性约束；支持视图；支持存储过程/函数；支持触发器。
官网：
https://www.kingbase.com.cn

五、阿里的数据库系统

软件名称：OceanBase & PolarDB

官方称为“完全自主研发的金融级分布式关系数据库”。下面是其官网的介绍：OceanBase 对传统的关系数据库进行了开创性的革新。

在普通硬件上实现金融级高可用，在金融行业首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准，同时具备在线水平扩展能力，创造了4200万次/秒处理峰值的纪录（注：当时TPS官宣为25.6w）。

现在OceanBase的版本已经2.x了，OceanBase TPC-C的评测刷遍了朋友圈，TPS达到了100w (6088w tpmc)，榜单第一。
官网：
https://oceanbase.alipay.com/

六、腾讯的数据库系统

软件名称：TDSQL

其官网简介：分布式数据库（Tencent Distributed SQL，TDSQL）是腾讯打造的一款分布式数据库产品，具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性。

同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施，为用户提供完整的分布式数据库解决方案。

目前 TDSQL 已经为超过500+的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务，客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网+、政务等领域。TDSQL 亦凭借其高质量的产品及服务，获得了多项国际和国家认证，得到了客户及行业的一致认可。
官网：
https://cloud.tencent.com/proct/tdsql

三、华为的数据库系统

软件名称：GaussDB

全球首款AI-Native数据库，内部有100、200、300多个版本，应该是基于PostgreSQL开发的。在国内，可能除了阿里，就到华为的团队了（高斯实验室）。和不少高校建立了合作。
官网：
https://e.huawei.com/cn
总结
如果你倾向极强的定制性和高度兼容MySQL，推荐思极有容数据库，因为它这两者是优化到极致且比较简洁，可控性强。

⑤ 万方数据库由谁创办

“万方数据资源系统”是以中闷蚂枣国科技信息所（万方数据集团公司）全部信息服务资源为依托建立起来的，是一个以科技信息为主，集经济、金融、社会、人文信息为一体，以Internet为网络平台的大型科技、商务信息服务系统。蚂拆目前，万方数据资源系统提供学位论文全文、会议论文全文、数字化期刊、科技信物改息、商务信息等五大板块，并通过统一平台实现了跨库检索服务。

⑥ 数据库产品有哪些

Oracle（甲骨文公司）——是全球大型数据库软件公司，总部位于美国加州红木城的红木岸。具有完整的数据管理功能，具有可用性强、可扩展性强、数据安全性强、稳定性强等优点。

DB2——是IBM出品的一系列关系型数据库管理系统，分别在不同的操作系统平台上服务。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2、Windows等平台下。

SQL Server——是由Microsoft开发和推广的关系数据库管理系统（DBMS），它最初是由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，并于1988年推出了第一个OS/2版本。具有伸缩性强，系统管理和数据库管理更加直观、简单，为用户进行程序设计提供更广大的选择余地等优点。

OpenBASE——是东软集团有限公司软件产品事业部推出的我国第一个自主知识产权的商品化数据库管理系统，该产品由东软集团有限公司软件产品事业部研发并持有版权。

INFORMIX——是IBM公司出品的关系数据库管理系统家族。作为一个集成解决方案，它被定位作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。主要用于数据仓库和在线的事物处理,是百强企业的首选。

人大金仓——是中国自主研发数据库产品和数据管理解决方案的领导企业，由中国人民大学及一批最早在国内开展数据库教学、研究与开发的专家于1999年发起创立。人大金仓长期致力于研发和推广具有自主知识产权的国产数据库管理系统。

⑦ 什么是数据库集群

现在比较大型点的系统基本上是AP+DB的架构: AP指应用程序,DB指数据库端
AP放在一个服务器上,DB放在另一个服务器上
当一个系统比较大,访问的用户数量比较多的时候,比如QQ,上亿用户.

这时一个服务器就吃不消了,这样就想到多个服务器跑同一个AP应用.
DB端也一样.
linux集群 指的就是多个服务器跑同一个AP应用,系统管理员的工作
数据库集群 指的就是多个服务器跑同一个DB数据库.数据库管理员的工作

linux集群基础就要熟悉linux系统.
数据库集群基础就要熟悉具体的数据库如oracle,db2,sysbase.mysql.等

0基础可以学,只是要花时间.0基础想搞到集群估计得花3个月时间.这还是要有环境的,有人指导才行.

⑧ 数据库集群是什么

集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

1、高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。

2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)

负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。

负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。

3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。

高性能计算分类：

3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。

3.2、分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。

下面说说这几种集群的应用场景：

高可用集群这里不多作说明。

想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。

搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。

而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。

我们以Dubbo为例：
集群容错（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）

Dubbo提供了这些容错策略：
集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。

Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。

Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。

Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。

Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。

可通过forks="2"来设置最大并行数。

Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

负载均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）

Dubbo提供了这些负载均衡策略：

Random LoadBalance

随机，按权重设置随机概率。

在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。

缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />

缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />