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随着互联网技术的飞速发展，数据库技术在各个行业中扮演着至关重要的角色，在众多数据库类型中，关系型数据库和非关系型数据库因其各自的特点和应用场景，成为了两大主流数据库类型，本文将深入探讨非关系型数据库与关系型数据库的主要区别，帮助读者更好地了解和应用这两种数据库。
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，每个表格包含若干行和列，行表示记录，列表示字段，关系型数据库强调数据的结构化、标准化和规范化，使得数据易于管理和维护。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库采用非关系模型，如文档型、键值型、列存储型和图型等，非关系型数据库不强调数据的结构化，允许数据的灵活性和动态性，使得数据易于扩展和适应不同的应用场景。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库强调数据的一致性，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则保证数据的安全性和可靠性，在并发操作中，关系型数据库通过锁机制来保证数据的一致性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库对数据一致性的要求相对较低，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数据不一致，以提高系统的可用性和性能。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定的局限性，当数据量增大时，关系型数据库需要通过水平扩展（增加服务器）或垂直扩展（升级服务器）来提高性能，这种扩展方式在处理大规模数据时可能面临瓶颈。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，在处理大规模数据时，非关系型数据库可以通过水平扩展来实现线性性能提升，且无需修改原有代码，一些非关系型数据库（如文档型数据库）还支持分布式存储，进一步提高了系统的扩展性。
适用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构固定，且需要保证数据一致性、完整性和安全性的场景；
（2）需要进行复杂查询和事务处理的场景；
（3）数据量相对较小，且对性能要求较高的场景。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构灵活，且需要快速扩展的场景；
（2）数据量较大，且对性能要求较高的场景；
（3）需要处理海量数据的场景，如大数据分析、实时计算等。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性和适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库类型，以充分发挥数据库技术的优势，随着技术的发展，未来两种数据库类型将相互借鉴，为用户提供更加高效、可靠的数据库解决方案。
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