非关系数据库，五大核心区别解析，非关系数据库的区别与联系

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1. 数据模型
2. 查询语言
3. 扩展性
4. 一致性
5. 适用场景

数据模型

非关系数据库与关系数据库最显著的区别在于数据模型，关系数据库采用关系模型，数据以表格形式存储，通过外键、主键等关系建立数据之间的联系，而非关系数据库则采用非关系模型，如文档型、键值型、列存储型、图型和对象型等。

1、文档型：文档型数据库以JSON、XML等格式存储数据，具有灵活性高、扩展性强等特点，MongoDB、CouchDB等。

2、键值型：键值型数据库以键值对形式存储数据，查询速度快，适用于缓存、配置存储等场景，Redis、Memcached等。

3、列存储型：列存储型数据库以列为单位存储数据，适用于海量数据存储和查询，HBase、Cassandra等。

4、图型：图型数据库以图结构存储数据，适用于社交网络、推荐系统等场景，Neo4j、OrientDB等。

5、对象型：对象型数据库以对象为单位存储数据，适用于复杂对象存储和查询，ObjectDB、DB4O等。

查询语言

关系数据库采用SQL（Structured Query Language）作为查询语言，具有丰富的功能，但灵活性相对较低，而非关系数据库则采用不同的查询语言，如文档型数据库的MongoDB Query、键值型数据库的Redis命令等。

1、SQL：关系数据库的查询语言，功能强大，但灵活性较低。

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2、MongoDB Query：文档型数据库的查询语言，以JSON格式表达查询条件，灵活性强。

3、Redis命令：键值型数据库的查询语言，通过命令行执行查询操作。

4、HBase查询语言：列存储型数据库的查询语言，以MapReduce、Thrift等API进行查询。

5、图型查询语言：图型数据库的查询语言，以图算法进行查询。

扩展性

非关系数据库在扩展性方面具有明显优势，可轻松应对海量数据的存储和查询。

1、水平扩展：通过增加节点实现数据库扩展，如MongoDB、Cassandra等。

2、垂直扩展：通过增加硬件资源实现数据库扩展，如Redis、MySQL等。

一致性

非关系数据库在一致性方面存在差异，部分数据库采用最终一致性，部分数据库则追求强一致性。

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1、最终一致性：系统在一定时间内保证数据一致性，但可能存在短暂的数据不一致现象，如MongoDB、Redis等。

2、强一致性：系统在任何时刻都保证数据一致性，如Cassandra、HBase等。

适用场景

非关系数据库适用于不同的场景，如：

1、高并发、海量数据存储：文档型、键值型、列存储型数据库适用于高并发、海量数据存储场景。

2、社交网络、推荐系统：图型数据库适用于社交网络、推荐系统等场景。

3、缓存、配置存储：键值型数据库适用于缓存、配置存储等场景。

非关系数据库与关系数据库在数据模型、查询语言、扩展性、一致性和适用场景等方面存在显著差异，选择合适的数据库，需要根据实际业务需求进行分析和比较，随着非关系数据库的不断发展，其在各领域的应用将越来越广泛。

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