关系型数据库与非关系型数据库核心区别包括：数据结构、查询语言、扩展性、事务处理和性能。关系型数据库结构固定，支持SQL查询，适合结构化数据，支持ACID事务；而非关系型数据库结构灵活，使用NoSQL查询，适用于非结构化数据，扩展性强，支持CAP定理。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各行各业的应用越来越广泛，而在数据库领域，关系型数据库和非关系型数据库是两大主流技术，它们各自有着独特的优势和应用场景，那么它们之间究竟有哪些区别呢？本文将从五大核心方面对关系型数据库和非关系型数据库进行深入解析。
数据模型
1、关系型数据库：以关系模型为基础，将数据存储在二维表中，表与表之间通过键值关系进行关联，常见的MySQL、Oracle、SQL Server等都是关系型数据库。
2、非关系型数据库：数据模型较为灵活，主要包括文档型、键值对、列族、图等，非关系型数据库可以存储复杂的数据结构，例如JSON、XML等，MongoDB、Cassandra、Redis等都是非关系型数据库。
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扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，通常需要通过增加服务器、数据库分片等方式来提高性能，随着数据量的增长，关系型数据库的性能和可扩展性将受到限制。
2、非关系型数据库：扩展性较好，可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加内存、CPU等）来提高性能，一些非关系型数据库还支持分布式存储，使得数据可以在多个节点上同时读写。
事务处理
1、关系型数据库：强事务支持，能够保证数据的一致性和完整性，在关系型数据库中，事务通常遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
2、非关系型数据库：事务支持较弱，部分非关系型数据库（如MongoDB）支持弱事务，即最终一致性，而在分布式非关系型数据库中，事务处理相对复杂，需要自行实现一致性保证。
查询语言
1、关系型数据库：查询语言为SQL（结构化查询语言），具有丰富的查询功能，能够满足大部分业务需求。
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2、非关系型数据库：查询语言多样，如MongoDB的查询语言类似于SQL，而Redis的查询语言则是基于命令行。
应用场景
1、关系型数据库：适用于数据结构简单、关系明确的场景，如企业级应用、金融系统等。
2、非关系型数据库：适用于数据结构复杂、关系不明确的场景，如社交网络、物联网、大数据等。
关系型数据库和非关系型数据库各有优劣，选择哪种数据库取决于具体的应用场景和需求，在实际应用中，可以根据以下原则进行选择：
1、数据结构简单且关系明确时，选择关系型数据库；
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2、数据结构复杂、关系不明确时，选择非关系型数据库；
3、对数据一致性、完整性要求较高时，选择关系型数据库；
4、对性能、扩展性要求较高时，选择非关系型数据库。
了解关系型数据库和非关系型数据库的区别，有助于我们在实际应用中做出更合理的选择。
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