本文目录导读：
概述
随着信息技术的飞速发展，数据库技术也日新月异，关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）成为当前主流的数据库类型，它们在数据存储、查询、扩展性等方面有着显著的不同，本文将从以下几个方面深入解析关系型数据库与非关系型数据库的区别。
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数据模型
1、关系型数据库：以表格形式组织数据，通过行和列的交叉来表示实体与实体之间的关系，关系型数据库采用关系模型，数据结构清晰，便于数据分析和处理。
2、非关系型数据库：数据模型较为灵活，可根据需求自定义数据结构，非关系型数据库包括文档型、键值型、列存储型、图形型等多种类型，能够适应不同的应用场景。
查询语言
1、关系型数据库：采用结构化查询语言（SQL）进行数据查询，具有强大的数据处理能力，SQL语句简洁明了，便于编写和维护。
2、非关系型数据库：查询语言因数据库类型而异，如文档型数据库使用JSON进行查询，键值型数据库使用键值对进行查询，非关系型数据库的查询语言相对简单，但功能有限。
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扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，当数据量增大时，性能会受到影响，关系型数据库通常采用垂直扩展（增加硬件资源）和分区（将数据分散到多个数据库）来提高性能。
2、非关系型数据库：具有较好的横向扩展性，可通过增加节点来提高性能，非关系型数据库通常采用分布式架构，易于实现高可用性和负载均衡。
事务处理
1、关系型数据库：支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，保证数据的一致性和完整性，关系型数据库的事务处理能力较强，适用于对数据安全性要求较高的场景。
2、非关系型数据库：部分非关系型数据库支持ACID事务，但大多数情况下，它们更注重CAP（一致性、可用性、分区容错）原则，非关系型数据库的事务处理能力相对较弱，适用于对数据一致性要求不高的场景。
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应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、复杂查询、事务处理等场景，如企业级应用、金融系统、电子商务等。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储、大数据处理、高并发场景，如社交网络、物联网、实时分析等。
关系型数据库与非关系型数据库在数据模型、查询语言、扩展性、事务处理、应用场景等方面存在显著差异，在选择数据库时，应根据实际需求和应用场景进行综合考虑，随着技术的发展，关系型数据库和非关系型数据库将不断融合，为用户提供更加高效、灵活的数据库解决方案。
标签： #关系型和非关系型数据库的区别是什么
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