本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
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关系型数据库采用关系模型，将数据组织成表格形式，通过行和列来表示实体和实体之间的关系，每个表格称为一个关系，表格中的行称为元组，列称为属性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库采用非关系模型，如文档模型、键值对模型、图形模型等，这些模型突破了传统关系型数据库的表格限制，能够更好地适应不同类型的数据和查询需求。
数据结构
1、关系型数据库
关系型数据库的数据结构相对固定，表格中的列代表属性，行代表元组，这种结构使得数据查询和更新操作相对简单，但灵活性较差。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的数据结构更加灵活，可以根据实际需求动态调整，文档模型允许存储复杂的数据结构，如嵌套对象和数组；键值对模型则允许快速访问大量数据。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定局限性，当数据量增大时，性能会受到影响，为了提高性能，通常需要采用分区、分片等技术。
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，许多非关系型数据库支持分布式存储和计算，可以轻松应对海量数据和高并发访问。
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事务处理
1、关系型数据库
关系型数据库具有强大的事务处理能力，支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，这使得关系型数据库在处理复杂业务场景时具有较高可靠性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的事务处理能力相对较弱，虽然一些非关系型数据库支持事务，但通常不支持ACID特性，这使得非关系型数据库在处理高并发、高并发的业务场景时存在一定风险。
查询语言
1、关系型数据库
关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询和操作，SQL具有丰富的功能，能够满足大多数数据查询需求。
2、非关系型数据库
非关系型数据库通常使用特定的查询语言，如MongoDB的查询语言、Redis的命令行等，这些查询语言与SQL相比，功能相对简单，但更加灵活。
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）结构化数据存储和查询；
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（2）需要强一致性保证的业务场景；
（3）数据量相对较小的系统。
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和查询；
（2）需要高扩展性和高并发的业务场景；
（3）数据量较大、数据结构复杂的系统。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据结构、扩展性、事务处理、查询语言和应用场景等方面存在明显差异，选择合适的数据库类型，需要根据实际业务需求和系统特点进行综合考虑。
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