关系型数据库与非关系型数据库在数据结构、查询语言、扩展性、灵活性等方面存在显著差异。关系型数据库以表格形式存储数据，支持ACID特性，适合结构化数据；而非关系型数据库则以键值对、文档、图等非结构化形式存储数据，支持高并发和可扩展性，适用于非结构化数据。深入解析两者的差异与特点，有助于选择合适的数据库技术。
本文目录导读：
数据模型差异
1、关系型数据库
关系型数据库采用关系模型来组织数据，数据以表格形式存储，表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表数据字段，关系型数据库的特点是结构化、规范化和易于管理。
2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）则采用非关系模型来组织数据，数据以键值对、文档、图形等形式存储，非关系型数据库的特点是灵活、可扩展性强，能够适应快速变化的数据需求。
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数据一致性差异
1、关系型数据库
关系型数据库强调数据一致性，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则来保证数据的一致性，在多用户环境下，关系型数据库能够确保数据的一致性和完整性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库对数据一致性要求相对较低，采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，在分布式系统中，非关系型数据库能够容忍一定程度的数据不一致，以提高系统的可用性和可扩展性。
扩展性差异
1、关系型数据库
关系型数据库的扩展性相对较差，当数据量增加时，数据库性能可能会受到影响，为了提高扩展性，关系型数据库通常采用分片、分区等技术。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，能够通过横向扩展（增加服务器）和纵向扩展（增加服务器资源）来满足不断增长的数据需求。
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性能差异
1、关系型数据库
关系型数据库在处理复杂查询、事务处理等方面具有优势，但受限于硬件资源，性能可能会受到限制。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在处理大规模数据、高并发访问等方面具有优势，但复杂查询、事务处理等方面的性能相对较弱。
应用场景差异
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构相对稳定，且具有复杂关联关系的场景；
（2）对数据一致性和完整性要求较高的场景；
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（3）需要进行复杂查询、事务处理的场景。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构相对简单，且变化频繁的场景；
（2）对数据一致性要求不高，且需要快速扩展的场景；
（3）需要进行大规模数据存储、高并发访问的场景。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性、性能和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库类型，以实现高效、稳定的数据存储和管理。
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