关系型数据库与非关系型数据库主要区别在于数据模型、结构化程度和查询语言。关系型数据库以表格形式存储数据，结构化程度高，使用SQL查询语言；非关系型数据库灵活，支持多种数据模型，无需预先定义结构。记忆口诀：“表结构，SQL强；灵活变，非关系好。”差异解析与记忆口诀相结合，有助于理解和记忆两者特点。
本文目录导读：
关系型数据库与非关系型数据库概述
关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两种不同的数据库类型，它们在数据存储、数据模型、查询语言、扩展性等方面存在显著差异，了解这些差异对于选择合适的数据库类型至关重要。
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关系型数据库与非关系型数据库的主要区别
1、数据模型
关系型数据库采用关系模型，将数据存储在二维表格中，表格由行和列组成，行表示数据记录，列表示数据字段，关系型数据库通过SQL语言进行数据操作，查询效率高，易于维护。
非关系型数据库则采用非关系模型，如文档型、键值型、列存储型、图数据库等，非关系型数据库的数据结构更加灵活，可以根据实际需求设计，便于扩展。
2、查询语言
关系型数据库使用SQL语言进行数据查询、插入、更新和删除等操作，SQL语言具有丰富的功能，支持复杂的查询操作。
非关系型数据库则根据不同的数据模型采用不同的查询语言，文档型数据库使用JSON格式进行数据存储和查询；键值型数据库使用键值对进行数据存储和查询；列存储型数据库使用列式存储结构，查询语言相对简单。
3、扩展性
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关系型数据库在扩展性方面存在一定局限性，当数据量增大时，需要增加更多的服务器和存储设备，且数据库性能可能受到影响。
非关系型数据库具有更高的扩展性，文档型数据库可以通过增加节点来实现水平扩展，提高系统性能。
4、数据一致性
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）原则保证数据安全，在并发环境下，关系型数据库通过锁机制保证数据的一致性。
非关系型数据库在数据一致性方面相对宽松，采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，在分布式系统中，非关系型数据库可以容忍一定程度的数据不一致，提高系统可用性。
5、应用场景
关系型数据库适用于结构化数据存储、事务处理、数据安全性要求较高的场景，如金融、电子商务等领域。
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非关系型数据库适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时性要求较高的场景，如物联网、社交网络、内容管理系统等领域。
关系型数据库与非关系型数据库的记忆口诀
关系型数据库：结构清晰，SQL精通，ACID保障，扩展有限。
非关系型数据库：灵活多样，JSON流行，BASE原则，扩展无忧。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、查询语言、扩展性、数据一致性和应用场景等方面存在显著差异，了解这些差异有助于我们根据实际需求选择合适的数据库类型，记忆口诀可以帮助我们快速区分两种数据库的特点，提高数据库应用能力。
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