本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库（RDBMS）以表格形式存储数据，数据之间通过关系（即表与表之间的关联）进行组织，关系型数据库采用SQL（结构化查询语言）进行数据查询、更新、插入和删除等操作，其数据模型主要包括以下几种：
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（1）实体-关系模型（ER模型）：通过实体、属性和关系描述现实世界的实体及其相互关系。
（2）关系模型：以表格形式存储数据，每个表格包含多个行和列，行代表实体，列代表属性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）采用非关系型数据模型，以文档、键值对、图、列族等数据结构存储数据，非关系型数据库旨在解决关系型数据库在处理大量非结构化数据、高并发读写、分布式存储等方面的局限性，其数据模型主要包括以下几种：
（1）文档模型：以JSON、XML等格式存储数据，每个文档包含多个字段和值。
（2）键值对模型：以键值对形式存储数据，键是唯一的，值可以是字符串、数字、二进制数据等。
（3）图模型：以节点和边表示实体及其关系，适用于处理复杂的关系型数据。
（4）列族模型：以列族形式存储数据，每个列族包含多个列，适用于处理大规模数据集。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库的扩展性相对较差，主要表现在以下方面：
（1）垂直扩展：通过增加服务器硬件资源（如CPU、内存、存储等）提高数据库性能。
（2）水平扩展：通过增加服务器数量实现负载均衡，提高数据库并发处理能力。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的扩展性较好，主要表现在以下方面：
（1）水平扩展：通过增加服务器数量实现负载均衡，提高数据库并发处理能力。
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（2）弹性扩展：根据业务需求动态调整存储容量和性能，适应业务发展。
性能
1、关系型数据库
关系型数据库在处理结构化数据、复杂查询等方面具有优势，但存在以下局限性：
（1）高并发读写：关系型数据库在高并发读写场景下性能较差。
（2）分布式存储：关系型数据库在分布式存储方面存在技术难题。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在处理非结构化数据、高并发读写、分布式存储等方面具有优势，但存在以下局限性：
（1）复杂查询：非关系型数据库在处理复杂查询方面性能较差。
（2）数据一致性：非关系型数据库在分布式环境下难以保证数据一致性。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则保证数据一致性，但在分布式环境下存在以下问题：
（1）分布式事务：关系型数据库在分布式环境下难以保证事务的原子性和一致性。
（2）数据分区：关系型数据库在数据分区过程中可能出现数据不一致现象。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在保证数据一致性方面存在以下问题：
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（1）分布式一致性：非关系型数据库在分布式环境下难以保证数据一致性。
（2）数据分区：非关系型数据库在数据分区过程中可能出现数据不一致现象。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）结构化数据存储：如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。
（2）复杂查询处理：如数据分析、数据挖掘等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）非结构化数据存储：如日志、传感器数据等。
（2）高并发读写：如社交网络、在线交易等。
（3）分布式存储：如云计算、大数据等。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、性能、数据一致性和应用场景等方面存在显著区别，在选择数据库时，应根据实际业务需求和场景进行合理选择，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，越来越多的数据库产品采用混合型架构，以适应不同的业务场景。
标签： #非关系型数据库和关系型数据库的区别
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