本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库（RDBMS）基于关系模型，使用二维表来存储数据，每一行代表一个实体，每一列代表实体的一个属性，关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据操作，支持数据的完整性和一致性。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库（NoSQL）不依赖于固定的数据模型，具有灵活性和可扩展性，常见的非关系型数据库类型包括文档型数据库、键值对数据库、列存储数据库、图数据库等，非关系型数据库通常使用非SQL语言进行数据操作。
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，遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，在事务操作过程中，关系型数据库能够保证数据的一致性和完整性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库通常不遵循ACID原则，但部分数据库如文档型数据库和键值对数据库也支持一定的数据一致性，非关系型数据库更注重数据的高可用性和可扩展性。
数据查询
1、关系型数据库
关系型数据库使用SQL进行数据查询，支持复杂的查询语句，如连接、子查询、分组等，SQL语言具有丰富的功能，能够满足大部分业务需求。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的数据查询通常依赖于数据库本身的查询语言，如MongoDB的查询语言、Redis的Lua脚本等，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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数据存储
1、关系型数据库
关系型数据库采用表结构存储数据，表之间通过外键进行关联，这种存储方式适合存储结构化数据，便于数据管理和维护。
2、非关系型数据库
非关系型数据库采用多种存储方式，如文档型数据库存储JSON格式数据、键值对数据库存储键值对等，这种存储方式适合存储非结构化或半结构化数据，便于数据的扩展和变更。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）结构化数据存储和管理
（2）需要保证数据一致性和完整性的业务场景
（3）复杂的查询需求
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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）非结构化或半结构化数据存储
（2）高并发、高可用的业务场景
（3）数据规模庞大、扩展性要求高的业务场景
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据一致性、数据查询、数据存储和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求和场景选择合适的数据库类型，以实现高效、稳定的数据存储和管理。
标签： #关系型数据库和非关系型区别有哪些不同
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