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数据模型的不同
1、关系数据库：基于关系模型，将数据以表格的形式存储，每个表格包含多个行和列，行代表一条记录，列代表一个字段，关系数据库通过SQL语言进行数据操作，支持复杂的查询和关联操作。
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2、非关系数据库：数据模型丰富多样，包括键值对、文档、列族、图形等，非关系数据库通常采用非SQL查询语言，如MongoDB的JSON查询、Redis的键值对查询等。
扩展性和可伸缩性
1、关系数据库：在扩展性和可伸缩性方面，关系数据库存在一定局限性，随着数据量的增长，传统的关系数据库可能需要增加硬件资源，如CPU、内存等，以应对性能瓶颈。
2、非关系数据库：非关系数据库在扩展性和可伸缩性方面具有明显优势，如分布式数据库、NoSQL数据库等，可以通过增加节点、水平扩展等方式，实现数据的无缝扩展和负载均衡。
读写性能
1、关系数据库：关系数据库在读写性能方面，通常以单机性能为主，在处理大量并发读写操作时，性能可能受到限制。
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2、非关系数据库：非关系数据库在读写性能方面具有优势，如MongoDB、Redis等，支持高并发读写操作，且读写分离、负载均衡等技术可进一步提升性能。
数据一致性
1、关系数据库：关系数据库强调数据一致性，通过事务、锁定等机制保证数据的一致性。
2、非关系数据库：非关系数据库在数据一致性方面相对灵活，如分布式数据库，可能会出现数据延迟、分区容忍等问题，但通过适当的设计和优化，仍可实现高可用性。
应用场景
1、关系数据库：关系数据库适用于结构化数据存储，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等场景。
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2、非关系数据库：非关系数据库适用于非结构化数据存储，如日志、社交网络、物联网等场景，非关系数据库还适用于大数据处理、实时分析等场景。
非关系数据库与关系数据库在数据模型、扩展性、读写性能、数据一致性和应用场景等方面存在显著差异，随着互联网和大数据技术的发展，非关系数据库在多个领域展现出巨大潜力，企业在选择数据库时，应根据自身业务需求和特点，综合考虑各种因素，选择最合适的数据库技术。
标签： #非关系数据库的区别
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