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随着信息技术的飞速发展，数据库技术已经成为现代社会不可或缺的一部分，在众多数据库类型中，关系型数据库凭借其稳定、可靠、易用的特点，得到了广泛应用，尽管它们都遵循关系模型，但不同关系型数据库在功能、性能、架构等方面仍存在诸多差异，本文将从五个方面深入剖析关系型数据库间的关键区别。
数据模型
1、关系型数据库：以关系模型为基础，将数据组织成表格形式，表格由行和列组成，行代表记录，列代表字段，常见的数据库系统有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、非关系型数据库：以文档、键值对、图等数据模型为基础，如MongoDB、Redis、Neo4j等，非关系型数据库更适合处理非结构化数据，在处理大数据、高并发场景下具有明显优势。
存储引擎
1、关系型数据库：常见的存储引擎有InnoDB、MyISAM、Oracle、SQL Server等，InnoDB支持行级锁定和事务，适用于高并发场景；MyISAM支持表级锁定，读写速度较快，但并发性能较差。
2、非关系型数据库：存储引擎通常由数据库系统自行设计，如MongoDB的MongDB存储引擎、Redis的RDB和AOF存储引擎等。
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性能
1、关系型数据库：在处理结构化数据时，关系型数据库具有较高的性能，但在大数据、高并发场景下，性能可能受到限制。
2、非关系型数据库：非关系型数据库在处理非结构化数据、大数据、高并发场景下具有明显优势，MongoDB采用文档存储方式，便于扩展和优化性能。
扩展性
1、关系型数据库：关系型数据库的扩展性主要体现在水平扩展和垂直扩展两个方面，水平扩展即通过增加服务器来提高性能；垂直扩展即通过提高服务器硬件配置来提高性能。
2、非关系型数据库：非关系型数据库在水平扩展方面具有明显优势，MongoDB采用分片技术，将数据分散存储在多个服务器上，提高并发处理能力。
适用场景
1、关系型数据库：适用于处理结构化数据、事务型应用、传统企业级应用等场景。
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2、非关系型数据库：适用于处理非结构化数据、大数据、高并发、实时性要求高的应用场景，如社交网络、物联网、电子商务等。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、存储引擎、性能、扩展性和适用场景等方面存在诸多区别，在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的数据库类型，随着技术的不断发展，数据库技术也在不断演进，未来将会有更多新型数据库涌现，以满足不同场景下的需求。
标签： #关系型数据库区别
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