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数据模型的不同
1、关系型数据库：以表格形式存储数据，数据结构固定，通过SQL语句进行操作，关系型数据库采用表格来组织数据，每个表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表数据字段，关系型数据库具有明确的表结构，便于数据管理和查询。
2、非关系型数据库：以文档、键值对、图等非表格形式存储数据，数据结构灵活，非关系型数据库的数据结构不固定，可以根据需求进行自定义，文档型数据库可以存储结构化、半结构化或非结构化数据，键值对数据库以键值对的形式存储数据，图数据库以图的形式存储数据。
扩展性和可伸缩性的不同
1、关系型数据库：扩展性较差，可伸缩性有限，在关系型数据库中，增加存储空间或处理能力需要升级硬件设备，如服务器、存储等。
2、非关系型数据库：扩展性和可伸缩性较好，非关系型数据库通常采用分布式架构，可以轻松地通过增加节点来扩展存储空间和处理能力。
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事务处理的差异
1、关系型数据库：支持强一致性，保证事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），在关系型数据库中，事务处理是数据库操作的基本单位，保证数据的一致性。
2、非关系型数据库：一致性保证较弱，通常不保证ACID特性，非关系型数据库在保证性能的同时，可能牺牲一定的一致性，如最终一致性。
查询语言的差异
1、关系型数据库：使用SQL语言进行查询，SQL语言是一种结构化查询语言，具有丰富的查询功能，可以方便地实现数据的增删改查。
2、非关系型数据库：查询语言多样，非关系型数据库的查询语言根据数据库类型有所不同，如MongoDB使用JSON格式进行查询，Redis使用特定的命令进行查询。
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应用场景的差异
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储，如企业级应用、在线交易系统等，关系型数据库具有强大的数据处理能力，适用于需要高一致性、高稳定性的场景。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储，如日志、社交网络、物联网等，非关系型数据库具有灵活的数据结构，适用于需要快速扩展、高并发、高可用的场景。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、查询语言和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，根据业务需求和场景选择合适的数据库类型至关重要，随着大数据、云计算等技术的发展，非关系型数据库在市场中的地位逐渐上升，成为数据库领域的重要力量。
标签： #非关系型数据库与关系型数据库的区别是什么
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