非关系数据库与关系型数据库主要区别在于数据模型、扩展性、灵活性、一致性以及性能。非关系数据库采用分布式架构，易于扩展和适应变化，而关系型数据库则以表格形式组织数据，强调数据完整性和一致性。五大关键区别包括：数据模型、扩展性、灵活性、一致性和性能。
本文目录导读：
概述
随着互联网和大数据时代的到来，数据库技术不断发展，数据库种类日益丰富，非关系数据库和关系型数据库是两种常见的数据库类型，本文将从五大方面深入剖析非关系数据库与关系型数据库的区别，帮助读者更好地了解它们各自的特点和适用场景。
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，采用关系模型，即用二维表格结构来表示实体和实体之间的关系，关系型数据库中的数据以行和列的形式组织，便于数据的增删改查操作，典型的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）是一种非表格式的数据库，其数据模型多样，包括键值对、文档、列族、图形等，非关系型数据库旨在提高数据存储的灵活性，适用于处理大规模、非结构化或半结构化数据，常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面相对较弱，当数据量增大时，需要通过数据库分片、读写分离等技术来实现扩展，关系型数据库的扩展性受限于硬件资源，如CPU、内存等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在扩展性方面具有明显优势，它们通常采用分布式存储和计算架构，如MongoDB的副本集、Redis的哨兵和集群等，这使得非关系型数据库能够轻松应对海量数据和高并发场景。
性能
1、关系型数据库
关系型数据库在查询性能方面具有较高优势，通过索引、优化查询语句等技术，可以快速检索数据，当数据量增大时，查询性能会受到影响。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库在读写性能方面具有优势，由于数据模型相对简单，查询操作更加高效，非关系型数据库支持海量数据存储，适用于处理大规模数据。
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，且业务逻辑复杂的应用；
（2）对数据一致性、事务性要求较高的应用；
（3）数据量相对较小的应用。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构复杂，且业务逻辑简单的应用；
（2）对数据一致性、事务性要求不高的应用；
（3）数据量较大，需要处理海量数据的应用。
本文从数据模型、扩展性、性能和适用场景五个方面深入剖析了非关系数据库与关系型数据库的区别，在实际应用中，根据业务需求和数据特点选择合适的数据库类型至关重要，关系型数据库和非关系型数据库各有优劣，应根据具体场景进行选择。
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