关系型数据库（如SQL数据库）和非关系型数据库（如NoSQL数据库）在数据模型、查询语言、扩展性和应用场景等方面存在显著差异。关系型数据库采用表格结构，支持ACID特性，适用于结构化数据和高并发查询场景；而非关系型数据库则支持多种数据模型，灵活性强，适用于大数据和实时处理场景。解析了两种数据库的差异与应用，以助您更好地选择合适的数据库。
本文目录导读：
关系型数据库与非关系型数据库的定义
关系型数据库（RDBMS）：基于关系模型，使用表格结构来存储数据，数据表之间通过键值对关系进行关联，常见的RDBMS有MySQL、Oracle、SQL Server等。
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非关系型数据库（NoSQL）：不依赖于关系模型，采用不同的数据模型来存储数据，如文档、键值对、列族、图等，常见的NoSQL数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
关系型数据库与非关系型数据库的差异
1、数据模型
关系型数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，支持复杂的查询操作，非关系型数据库采用不同的数据模型，如文档型、键值对、列族、图等，适用于不同类型的数据存储。
2、扩展性
关系型数据库扩展性较差，当数据量增大时，需要通过增加服务器来提高性能，非关系型数据库具有较好的扩展性，可以通过水平扩展来提高性能。
3、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，保证数据的一致性和完整性，非关系型数据库通常不支持ACID事务，但在某些场景下可以通过分布式事务或最终一致性来保证数据一致性。
4、查询语言
关系型数据库使用SQL语言进行查询，具有丰富的查询功能，非关系型数据库通常使用特定的查询语言或API进行数据操作，查询功能相对简单。
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5、性能
关系型数据库在处理复杂查询时具有优势，但在数据量较大、写入频繁的场景下，性能可能不如非关系型数据库，非关系型数据库在处理大量数据、高并发写入的场景下具有较好的性能。
6、成本
关系型数据库通常具有较高的成本，包括软件许可、硬件配置等，非关系型数据库具有较低的成本，部分开源NoSQL数据库无需付费。
关系型数据库与非关系型数据库的应用场景
1、关系型数据库
适用于以下场景：
（1）数据量较小、结构化程度较高的业务系统；
（2）需要保证数据一致性和完整性的场景；
（3）需要进行复杂查询和报表统计的场景。
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2、非关系型数据库
适用于以下场景：
（1）数据量较大、写入频繁的场景；
（2）数据结构不固定，需要动态调整的场景；
（3）需要高性能、可扩展性的场景。
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、性能和成本等方面存在差异，根据实际业务需求，选择合适的数据存储方式对于提高系统性能和降低成本具有重要意义，在实际应用中，可以根据业务特点灵活选择关系型数据库或非关系型数据库，甚至将两者结合使用，以实现最佳的数据存储和管理效果。
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