数据库主要分为关系型和非关系型两大类。关系型数据库以表格形式存储数据，支持SQL查询和ACID事务，适合结构化数据和复杂业务逻辑;非关系型数据库则灵活处理半结构化或非结构化数据，支持水平扩展，适合高并发和大数据场景。
一、数据库类型有哪几种?
关系型数据库
特点：基于表格结构，使用SQL进行数据操作，支持ACID事务。
常见类型：
MySQL：开源、轻量级，适合中小型应用。
PostgreSQL：功能强大，支持复杂查询和扩展。
Oracle：企业级，支持高并发和大规模数据处理。
SQL Server：微软生态集成，适合Windows环境。
SQLite：嵌入式数据库，无需服务器，适合移动端和本地应用。
非关系型数据库
特点：不依赖固定表结构，支持水平扩展，适合处理非结构化或半结构化数据。
常见类型：
文档型：如MongoDB，存储JSON/BSON格式数据。
键值对型：如Redis，高速缓存和实时应用。
列族型：如HBase，大数据分析，如Hadoop生态。
图数据库：如Neo4j，处理复杂关系，如社交网络。
时序数据库
特点：优化时间序列数据存储和查询，支持高效聚合和趋势分析。
常见类型：InfluxDB、TimescaleDB。
内存数据库
特点：数据完全存储在内存中，读写速度极快，但断电后数据丢失。
常见类型：Redis、Memcached。
二、数据库要怎么样去重
去重的核心目标是消除重复数据，确保数据唯一性。不同数据库类型去重策略略有差异：
关系型数据库
方法1：使用DISTINCT关键字
sqlSELECT DISTINCT column_name FROM table_name;
适用场景：简单查询去重，但无法直接修改原表。
方法2：创建唯一索引
sqlCREATE UNIQUE INDEX idx_name ON table_name (column_name);
适用场景：防止新数据插入重复值，自动拦截冲突。
方法3：使用GROUP BY分组
sqlSELECT column_name FROM table_name GROUP BY column_name;
适用场景：需同时聚合其他字段时使用。
方法4：删除重复数据
sqlDELETE t1 FROM table_name t1INNER JOIN table_name t2 WHERE t1.id < t2.id AND t1.column_name = t2.column_name;
适用场景：清理已存在的重复数据，需谨慎操作。
非关系型数据库
方法1：使用聚合管道
javascriptdb.collection.aggregate([{ $group: { _id: "$field_name", dups: { $addToSet: "$_id" } } },{ $match: { $expr: { $gt: [{ $size: "$dups" }, 1] } } }]);
适用场景：查找重复字段并处理。
方法2：创建唯一索引
javascriptdb.collection.createIndex({ field_name: 1 }, { unique: true });
适用场景：防止新数据插入重复值，类似关系型数据库的唯一约束。
通用去重策略
数据清洗阶段去重：在ETL过程中使用工具或脚本预处理数据。
应用层校验：在插入数据前检查是否已存在。
三、去重注意事项
备份数据：删除操作前务必备份，避免误删导致数据丢失。
性能影响：大表去重可能耗时较长，建议在低峰期执行。
业务逻辑：明确“重复”的定义，避免误判。
通过合理选择数据库类型和去重方法，可有效提升数据质量，减少存储冗余。
去重可通过SQL的DISTINCT或GROUP BY实现查询去重，或用唯一索引防止重复插入。非关系型数据库可通过聚合管道查找重复项，或创建唯一索引约束。实际应用中，需结合业务需求定义重复规则，并在数据清洗阶段预处理，确保数据唯一性和存储效率。
