本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，将数据存储在二维表格中，通过表与表之间的关系来建立数据联系，关系型数据库的数据结构较为固定，易于理解和管理。
2、非关系型数据库：采用非关系模型，数据存储方式多样，如键值对、文档、图形、列族等，非关系型数据库的数据结构灵活，便于扩展。
扩展性
1、关系型数据库：在数据量逐渐增大时，关系型数据库的性能可能会受到影响，为了提高性能，通常需要采用垂直扩展（增加硬件资源）或水平扩展（增加节点）的方式。
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2、非关系型数据库：非关系型数据库在扩展性方面具有天然优势，可以通过水平扩展的方式轻松应对数据量的增长。
数据一致性
1、关系型数据库：关系型数据库强调数据一致性，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则保证数据安全，在并发操作中，关系型数据库通过锁机制保证数据一致性。
2、非关系型数据库：非关系型数据库在数据一致性方面相对较弱，通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，在并发操作中，非关系型数据库允许一定程度的性能损失，以换取高可用性。
查询语言
1、关系型数据库：关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，SQL语言功能强大，支持复杂的查询操作。
2、非关系型数据库：非关系型数据库的查询语言各异，如MongoDB使用JSON格式进行数据存储，查询语言类似于SQL，但功能相对较弱；Redis使用键值对存储，查询语言简单；Cassandra采用CQL（Cassandra查询语言）进行数据查询。
应用场景
1、关系型数据库：关系型数据库适用于结构化数据存储，如企业级应用、事务处理、数据分析等场景。
2、非关系型数据库：非关系型数据库适用于非结构化数据存储，如物联网、大数据、实时处理等场景。
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非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、数据一致性、查询语言和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，根据业务需求选择合适的数据库类型至关重要，以下是两者适用的场景对比：
关系型数据库：
- 企业级应用
- 事务处理
- 数据分析
- 结构化数据存储
非关系型数据库：
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- 物联网
- 大数据
- 实时处理
- 非结构化数据存储
了解非关系型数据库与关系型数据库的区别，有助于我们在实际项目中做出更明智的选择，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，许多关系型数据库也加入了非关系型数据库的特性，如MySQL的NoSQL存储引擎，在未来，两种数据库类型将更好地融合，为各类应用提供更优质的服务。
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