关系型数据库与非关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、灵活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事务，适用于结构化数据和高性能事务处理；而非关系型数据库则支持灵活的数据模型，易于扩展，适用于大数据和快速迭代的Web应用。五大核心区别包括：数据模型、扩展性、事务处理、灵活性和应用场景。
本文目录导读：
数据模型
关系型数据库（RDBMS）采用关系模型来存储数据，数据以表格形式存在，表格之间通过外键进行关联，关系型数据库强调数据的结构化，便于数据的查询、更新和删除。
非关系型数据库（NoSQL）则采用非关系模型来存储数据，数据结构更为灵活，可以是键值对、文档、列族、图形等，非关系型数据库强调数据的可扩展性和高性能，适用于大规模分布式系统。
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数据一致性
关系型数据库采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则来保证数据一致性，在多用户并发操作时，关系型数据库通过锁机制来保证数据的一致性。
非关系型数据库通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则来保证数据一致性，在多用户并发操作时，非关系型数据库通过版本控制、数据分片等技术来保证数据一致性。
扩展性
关系型数据库在扩展性方面存在一定的局限性，当数据量增大时，关系型数据库需要通过增加服务器、优化查询等方式来提高性能，这种扩展方式称为垂直扩展。
非关系型数据库具有较好的横向扩展性，在数据量增大时，可以通过增加更多的节点来提高性能，这种扩展方式称为水平扩展。
适用场景
关系型数据库适用于以下场景：
1、数据结构较为固定，需要进行复杂查询的场景；
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2、对数据一致性要求较高的场景；
3、需要进行事务处理的场景。
非关系型数据库适用于以下场景：
1、数据结构不固定，需要灵活扩展的场景；
2、对性能要求较高的场景；
3、大规模分布式系统。
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开发难度
关系型数据库具有较高的开发难度，开发者需要熟悉SQL语言、数据库设计规范等，关系型数据库的优化和调优也需要较高的技术水平。
非关系型数据库的开发难度相对较低，开发者可以通过编程语言直接操作数据，无需关注复杂的数据库设计，非关系型数据库的优化和调优相对简单。
关系型数据库与非关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性、适用场景和开发难度等方面存在较大差异，在选择数据库时，应根据实际需求进行合理选择，关系型数据库适用于数据结构固定、对数据一致性要求较高、需要进行复杂查询的场景，非关系型数据库适用于数据结构不固定、对性能要求较高、大规模分布式系统的场景。
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