深入剖析，关系型数据库与非关系型数据库的五大核心区别，关系型数据库和非关系型区别有哪些特点

本文目录导读：

1. 数据模型
2. 扩展性
3. 查询语言
4. 事务处理
5. 应用场景

数据模型

关系型数据库采用关系模型，将数据存储在二维表中，表与表之间通过外键进行关联，而非关系型数据库则采用文档、键值对、图形等多种数据模型，数据存储方式更加灵活。

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1、关系型数据库：以表格形式存储数据，具有结构化、规范化等特点，SQL数据库。

2、非关系型数据库：数据存储方式多样化，如文档型数据库、键值对数据库、图形数据库等，MongoDB、Redis、Neo4j等。

扩展性

关系型数据库在扩展性方面相对较弱，当数据量增大时，性能会受到影响，而非关系型数据库具有较好的横向扩展性，通过增加节点即可实现扩展。

1、关系型数据库：扩展性较差，主要依靠增加硬件资源（如CPU、内存等）来提高性能。

2、非关系型数据库：具有较好的横向扩展性，通过增加节点即可实现扩展，如分布式数据库、集群等。

查询语言

关系型数据库采用SQL（Structured Query Language）语言进行数据查询，而非关系型数据库则根据不同的数据模型采用不同的查询语言。

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1、关系型数据库：SQL语言具有丰富的查询功能，可以方便地进行数据查询、更新、删除等操作。

2、非关系型数据库：查询语言多样化，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Redis的Redis Query Language（RQL）等。

事务处理

关系型数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据的一致性和完整性，而非关系型数据库则根据具体需求支持不同的事务处理机制。

1、关系型数据库：支持ACID事务，确保数据的一致性和完整性。

2、非关系型数据库：根据具体需求支持不同的事务处理机制，如CouchDB、MongoDB等。

应用场景

关系型数据库和非关系型数据库在应用场景上存在差异，主要取决于业务需求。

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1、关系型数据库：适用于数据结构化、规范化、关系明确的场景，如企业级应用、在线交易系统等。

2、非关系型数据库：适用于数据结构不明确、关系复杂、需要灵活扩展的场景，如社交网络、物联网、大数据处理等。

关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、查询语言、事务处理、应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库类型，以实现最佳的性能和效果，随着技术的不断发展，两者之间的界限将逐渐模糊，未来可能会出现更多融合两种数据库优势的新型数据库。

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