面对数据量过亿的情况，选择合适的数据库系统非常重要。以下是一些适合处理海量数据的数据库类型：
1. 关系型数据库：
MySQL：适合处理中等规模的数据，通过分区和优化可以扩展到亿级别。
PostgreSQL：功能强大，支持复杂查询，适合需要高级特性和扩展性的场景。
Oracle：商业数据库，性能稳定，适合处理大规模数据和高并发场景。
2. NoSQL数据库：
MongoDB：文档型数据库，适合存储非结构化数据，易于扩展。
Cassandra：列存储数据库，适合分布式存储和横向扩展。
HBase：基于Hadoop的分布式数据库，适合非结构化和半结构化数据。
3. 分布式数据库：
TiDB：基于MySQL的分布式数据库，适合处理大规模数据和高并发场景。
Amazon Aurora：云服务上的数据库，提供高可用性和自动扩展。
选择数据库时，需要考虑以下因素：
数据类型：结构化数据适合关系型数据库，非结构化数据适合NoSQL数据库。
查询复杂度：复杂查询和事务处理适合关系型数据库，快速读/写操作适合NoSQL数据库。
扩展性：考虑数据库的横向和纵向扩展能力。
成本：开源数据库通常成本较低，商业数据库可能提供更多功能和更好的支持。
根据具体需求和预算，选择最合适的数据库系统。
