本文目录导读：
定义及背景
关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两种不同类型的数据库管理系统，关系型数据库以表格形式存储数据，通过SQL（结构化查询语言）进行数据操作；而非关系型数据库则采用键值对、文档、列族、图等数据模型，通过API进行数据操作，随着互联网的快速发展，大数据时代的到来，非关系型数据库因其灵活性和可扩展性在众多领域得到了广泛应用。
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库以表格形式存储数据，每个表格包含若干行和列，表格中的每一行表示一个记录，每一列表示一个字段，关系型数据库通过外键实现表与表之间的关联。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库采用不同的数据模型，如：
（1）键值对模型：以键值对形式存储数据，如Redis、Memcached等。
（2）文档模型：以JSON或XML格式存储数据，如MongoDB、CouchDB等。
（3）列族模型：以列族为单位存储数据，如Cassandra、HBase等。
（4）图模型：以节点和边表示实体及其关系，如Neo4j、JanusGraph等。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，确保数据一致性，在并发操作中，关系型数据库通过锁机制保证数据一致性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在一致性方面存在一定差异，部分系统采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，BASE原则强调系统在高并发、高可用的情况下，不必追求强一致性，而是允许一定程度的数据不一致。
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扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在局限性，当数据量增大时，需要通过垂直扩展（增加硬件资源）和水平扩展（增加服务器）来提高性能，但垂直扩展存在资源瓶颈，水平扩展则涉及复杂的集群管理。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在扩展性方面具有优势，部分非关系型数据库采用分布式架构，通过水平扩展实现高性能和高可用，如MongoDB、Cassandra等。
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）数据结构相对固定，业务逻辑较为复杂的应用；
（2）对数据一致性和安全性要求较高的应用；
（3）需要复杂查询、报表、统计等操作的应用。
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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）数据结构多变，业务逻辑相对简单的应用；
（2）对数据一致性和安全性要求不高的应用；
（3）需要高并发、高可用的应用；
（4）大数据处理、实时分析等场景。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性、适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，根据具体需求选择合适的数据库类型至关重要，随着技术的不断发展，关系型数据库和非关系型数据库之间的界限逐渐模糊，两者相互借鉴、融合的趋势日益明显。
标签： #简述关系型数据库与非关系型数据的区别
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