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数据模型
关系型数据库（RDBMS）采用关系模型，以表格形式组织数据，通过外键、主键等关系来关联各个表格，而非关系型数据库（NoSQL）则采用非关系模型，如键值对、文档、列族、图等，数据存储结构更加灵活。
扩展性
关系型数据库在扩展性方面相对较弱，当数据量增大时，需要通过增加服务器、优化索引等方式来解决性能问题，而非关系型数据库在扩展性方面表现优异，可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（提高服务器性能）来实现。
事务处理
关系型数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据的一致性和完整性，而非关系型数据库则支持CAP定理，即在一致性、可用性和分区容错性三者中，只能同时满足两项，在实际应用中，根据需求选择合适的数据库类型。
查询语言
关系型数据库采用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，具有丰富的功能，如多表查询、子查询等，而非关系型数据库则采用特定语言，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Redis的Redis Query Language（RQL）等，功能相对单一。
适用场景
关系型数据库适用于结构化数据存储、复杂查询、事务处理等场景，如金融、电商、物流等行业，而非关系型数据库适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时性要求高等场景，如物联网、社交网络、游戏等。
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以下是针对以上五大区别的详细阐述：
数据模型
关系型数据库的数据模型以表格为基础，通过外键、主键等关系来关联各个表格，这种结构使得数据组织有序，便于数据查询和分析，而非关系型数据库的数据模型则更加灵活，如键值对模型、文档模型、列族模型、图模型等，可以根据实际需求选择合适的存储结构。
扩展性
关系型数据库在扩展性方面相对较弱，当数据量增大时，需要通过增加服务器、优化索引等方式来解决性能问题，而非关系型数据库则具有较好的扩展性，可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（提高服务器性能）来实现。
事务处理
关系型数据库支持ACID事务，确保数据的一致性和完整性，在实际应用中，ACID事务可以保证数据的正确性，但可能会影响性能，而非关系型数据库则支持CAP定理，即在一致性、可用性和分区容错性三者中，只能同时满足两项，在实际应用中，根据需求选择合适的数据库类型。
查询语言
关系型数据库采用SQL进行数据查询，具有丰富的功能，如多表查询、子查询等，这种查询语言易于学习和使用，适合处理复杂查询，而非关系型数据库则采用特定语言，如MongoDB的MQL、Redis的RQL等，功能相对单一，在实际应用中，需要根据实际需求选择合适的查询语言。
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适用场景
关系型数据库适用于结构化数据存储、复杂查询、事务处理等场景，如金融、电商、物流等行业，这些行业对数据的一致性和完整性要求较高，因此关系型数据库成为首选，而非关系型数据库适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时性要求高等场景，如物联网、社交网络、游戏等，这些行业对数据存储和处理的灵活性和实时性要求较高，因此非关系型数据库成为首选。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、查询语言和适用场景等方面存在较大区别，在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的数据库类型，以实现最佳的性能和效果。
标签： #关系型数据库非关系型数据库区别
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