1.上海有機所化學數據庫

【地址】http://202.127.145.134/scdb/

由多個數據庫組成，包括化合物結構數據庫、核磁譜圖數據庫、質譜譜圖數據庫、紅外譜圖數據庫、物化性質數據庫、農藥高分辨質譜數據庫、中藥與有效成分數據庫、植物化學成分數據庫、藥品數據庫、藥物和天然產物數據庫、化學品安全技術說明書（MSDS）數據庫、環境化學毒物防治數據庫、中國化學專利數據庫、中國化學文獻數據庫、化學反應數據庫、化學品純化數據庫等，注冊后可免費使用。

2.中科院長春應用化學研究所應用化學數據庫

【地址】http://www.appchem.csdb.cn/index.jsp

應用化學數據庫 是中科院長春應用化學研究所承擔建設的綜合科技信息數據庫的重要組成部分，是中科院知識創新工程信息化建設的重大專項。目前， 應用化學數據庫中心包括：稀土萃取數據庫，稀土物理化學性質數據庫，碳-13 NMR數據庫和化合物活性數據庫

3.中國科學院數據云

【地址】http://www.csdb.cn/pageDataResource

整合中科院所有數據庫資源，覆蓋有機所、過程所、長春應化所所有數據庫。

4.化合物圖譜數據庫查詢系統

【地址】http://www.analysis.org.cn/cdb/index.aspx

該圖譜資源庫在搭建分析測試技術體系框架的基礎上，設計了圖譜資源數據庫的基本架構和功能，通過搜索引擎，由化合物的分子式、分子量、中英文名稱、CAS號碼、CDB編號等信息可在數據庫中檢索到該化合物的紅外、紫外、質譜及核磁等各種譜圖及分子結構。能夠容納大約10萬張譜圖，目前已有320個化合物的標準紅外圖進入數據庫。該網站對公眾免費開放。

5. Spectral Database for Organic Compounds，SDBS 

【地址】https://sdbs.db.aist.go.jp/sdbs/cgi-bin/direct_frame_top.cgi

這個數據庫很好用 

SDBS由日本國家先進工業科學技術研究所創辦，是一個比較綜合的有機化合物的光譜數據庫系統，它包含7種不同類型的光譜圖。其中有EI-MS,FT-IR,1H-NMR,13C-NMR,Laser Raman, ESR譜圖。從1997年開始，SDBS免費向公眾開放。到2019年為止已收載譜圖數目如下：

總的化合物34600多種

質譜圖譜25000張

1H-NMR譜15900張

13C-NMR譜14200張

FT-IR圖譜54100張

Raman譜3500張

ESR譜2500張

6.上海研發服務公共平臺

【地址】http://chemdb.sgst.cn/ssdb/chem/login_sso.asp

上海化學化工數據中心的數據庫群是服務于化學化工研究和開發的綜合性信息系統，可以提供化合物有關的命名、結構、基本性質、毒性、譜學、鑒定方法、專利、生物活性、化學反應、醫藥農藥應用、天然產物、相關文獻和市場供應，以及精細化學品、農用化學品和工程塑料等信息。其數據中心提供大量的關于化合物的紅外波譜和質譜數據。

7.Spectra Online,Galactic （紅外譜圖）  

【地址】http://www.ftirsearch.com/

注冊一個FTIR search. com 賬戶，你可以看到71,000FTIR 和差不多16,000個Raman spectra 數據，這些數據庫是由Thermo Fisher Scientific研究所編撰和整理的，它是FTIR and Ramaninstrumentation領域的生產商， FTIRsearch.com提供了最大和最廣泛高質量的網上光譜數據。

8.NIST的Chemistry Web Book 

【地址】  http://webbook.nist.gov/chemistry/ 

美國國家標準與技術研究院NIST的基于Web的物性數據庫Chemistry Web Book可以看作是NIST的標準參考數據庫Standard ReferenceData中一部分與化學有關的數據庫的Web版本，可通過分子式檢索、化學名檢索、CAS登錄號檢索、離子能檢索、電子親和力檢索、質子親和力檢索、酸度檢索、表面活化能檢索、振動能檢索、電子能級別檢索、結構檢索、分子量檢索和作者檢索等方法，得到氣相熱化學數據、濃縮相熱化學數據、相變數據、反應熱化學數據、氣相離子能數據、離子聚合數據、氣相IR色譜、質譜、UV/Vi色譜、振動及電子色譜等。

9.NIST/EPA/NIHMass Spectral Library

【地址】http://www.nist.gov/srd/nist1a.htm

TheNIST/EPA/NIH Mass SpectralLibrary是在世界應用范圍非常廣泛的質譜參考數據庫的基礎上經過多年和廣泛的評估組建而成的，并且擴充了一些物質的波譜數據。這個數據庫現在包括147,198個化合物的波譜數據

10. Organic compounds Database

【地址】http://www.colby.edu/chemistry/cmp/cmp.html

OrganiccompoundsDatabase包含有2483個化合物，是由哈佛大學弗吉尼亞研究所編撰的。在主頁的信息框內填入你知道的盡可能多的數據項，不知道或不確定的項目可以不填，然后點擊submit按鈕來開始你的搜索，你能獲得至少20條項目，可以搜索到的條目包括InfraredSpectra（紅外）， Physical Properties（物理性質）， NMR Spectra（核磁）， Mass Spectra（質譜），Ultraviolet Spectra（紫外）。

11.中國國家科學數字圖書館化學學科信息門戶

【地址】http://chemport.ipe.ac.cn/

此網站提供了許多波譜網站方面的信息，除了介紹一些國內網站外，也有許多國外的網站，其中有許多是免費開放的，也有一些是部分免費的，供大家參考。

12.北京微量化學研究所分析中心

【地址】http://www.microchem.org.cn/

該中心擁有的Sadtler（薩特勒）紅外光譜數據庫共計13萬3仟多張，其中凝聚相純化合物標準紅外光譜庫74126張，氣相純化合物標準紅外光譜庫9350張，其余的按化合物類型和用途分類如下：農業化學，粘合劑，多元醇，表面活性劑，聚合物，高聚物裂解產物。我們可以在Sadtler（薩特勒）紅外光譜數據庫中進行全光譜檢索，峰表檢索，化合物名稱，分子量，分子式，CAS登記號，熔點，沸點等物性檢索。

13. 化學繪圖軟件 Chemdraw

Chemdraw軟件是一款常用的化合物結構式以及反應式的畫圖軟件，當然還有一個更為常用和好用的功能，就是預測一下結合物的C/H核磁譜圖。

Chemdraw預測氫譜方法：如何使用ChemDraw預測核磁共振

預測出的氫譜：

14.核磁解析軟件 Mestrenova

解譜、預測于一身，非常好用的軟件，可預測化合物氫譜、碳譜，HSQC，雜核譜，其中mestrenova預測更為準確，可模擬峰形，準確度極高。

 Mestrenova預測方法：將chemdraw中的繪制的化學結構式復制到 Mestrenova中，然后點擊菜單欄【預測】即可。

Mestrenova預測的氫譜：

15.nmrdb.org（NMR譜圖數據庫及NMR譜圖預測）

【地址】http://www.nmrdb.org/

這款NMR預測器可以基于Spinus（核磁共振波譜中的基于結構的預測）從化學結構預測光譜

16.BioMagResBank（BMRB）：肽，蛋白質，核酸等的核磁共振數據存儲庫

【地址】ftp.bmrb.wisc.edu

BMRB與蛋白質數據庫（PDB，布魯克海文國家實驗室）和核酸數據庫（NDB，羅格斯大學）合作，致力于開發蛋白質和核酸結構NMR數據的收集站點。BMRB的目標是補充NMR特定數據，包括指定的化學位移，J變換，弛豫率 以及從NMR研究中產生的化學信息（例如，氫交換速率和pKa值）。

17.粉末粒度模式數據庫PowBase（粉末模式數據庫）

【地址】http://www.cristal.org/powbase/

PowBase是一種恒定波長粉末圖案的“最小數據庫”。數據文件（壓縮）包含CIF文件或。dat文件（可以通過WinPLOTR進行查看，選項INSTRM = 0 。

18.EPA光譜數據庫

19.美國標準與技術研究院NIST原子光譜數據庫（ASD）

【地址】http://physics.nist.gov/cgi -bin / AtData / main_asd

原子光譜數據庫（ASD）包含輻射數據原子和原子離子的躍遷和能級。包括觀察到的99個元素的躍遷和52個元素的能級的數據。

20.劍橋晶體數據中心，CCDC

【地址】https://www.ccdc.cam.ac.uk/

在眾多的晶體數據庫當中， 位于英國劍橋大學的劍橋晶體數據庫中心CCDC管理的數據庫CSD極著盛名。它主要存儲那些含有C-H 鍵的小分子晶體結構數據， 處理的分子原子總數在500以內， 而不含C-H 鍵的無機物和大分子晶體數據庫則有著名的無機晶體結構數據庫ICSD 和蛋白質數據庫PDB。

21. CNKI 中國期刊全文數據庫

收錄了1912年至今我國產出的各類文獻，且每日更新。包含學術期刊、博士學位論文、優秀碩士學位論文、重要會議論文、年鑒、專著、報紙、專利、標準、科技成果、工具書、知識元、哈佛商業評論數據庫、國學寶典數據庫、古籍等；還可與德國Springer公司期刊庫等外文資源統一搜索。