本文目录导读：
数据模型的不同
1、关系型数据库
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关系型数据库采用关系模型，数据以表格形式存储，表格由行和列组成，每一行代表一条记录，每一列代表一个字段，关系型数据库通过主键、外键等关系来关联不同表格的数据。
2、非关系型数据库
非关系型数据库不采用关系模型，数据存储方式多样，如键值对、文档、列族、图等，非关系型数据库以数据为中心，关注数据的灵活性和扩展性。
数据一致性要求的不同
1、关系型数据库
关系型数据库对数据一致性要求较高，通常采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则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要求相对较低，多采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，BASE原则强调系统可用性和数据最终一致性。
扩展性和可伸缩性的不同
1、关系型数据库
关系型数据库扩展性和可伸缩性相对较弱，当数据量增大时，可能需要通过分库分表、读写分离等方式来提高性能。
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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和可伸缩性，可轻松应对海量数据存储和访问，如MongoDB、Cassandra等，采用分布式架构，可横向扩展。
事务处理的不同
1、关系型数据库
关系型数据库支持强事务处理，可保证数据的一致性，在事务执行过程中，系统会保证ACID原则。
2、非关系型数据库
非关系型数据库事务处理相对较弱，多采用最终一致性原则，虽然部分非关系型数据库支持事务处理，但性能和功能相对较弱。
数据查询方式的不同
1、关系型数据库
关系型数据库查询方式以SQL（结构化查询语言）为主，通过编写SQL语句来查询、更新、删除数据。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库查询方式多样，如MongoDB采用JSON格式存储数据，查询时通过JSON语法进行数据筛选；Cassandra采用CQL（Cassandra查询语言）进行查询。
适用场景的不同
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、金融系统等，在处理复杂查询、数据关联等方面具有优势。
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、社交媒体等，在处理海量数据、实时性要求等方面具有优势。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性、事务处理、查询方式和适用场景等方面存在较大差异，在选择数据库时，应根据实际需求和应用场景进行合理选择，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，一些非关系型数据库开始支持关系型数据存储，而关系型数据库也在不断拓展其功能，以适应不断变化的应用需求。
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