关系型数据库与非关系型数据库在数据模型、查询语言、扩展性、灵活性及存储方式等方面存在显著差异。五大核心区别包括：数据模型、查询语言、扩展性、灵活性和存储方式。关系型数据库以表格形式存储数据，使用SQL进行查询；而非关系型数据库则更加灵活，支持多种数据模型，如文档、键值对、图等，通常使用NoSQL进行查询。扩展性方面，关系型数据库扩展较为困难，而非关系型数据库易于扩展。
本文目录导读：
随着互联网的飞速发展，数据库技术在各行各业中扮演着至关重要的角色，关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）作为两种主流的数据库技术，各自拥有独特的优势和适用场景，本文将从五个核心方面深入剖析关系型数据库与非关系型数据库的区别，帮助读者更好地了解这两种数据库技术的本质。
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，以表格形式存储数据，通过主键、外键等关系进行数据关联，常见的SQL数据库MySQL、Oracle等。
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2、非关系型数据库：数据模型多样，包括键值对、文档、列族、图形等，MongoDB、Redis等。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较弱，主要通过增加硬件资源（如CPU、内存）来实现，当数据量增大时，容易出现性能瓶颈。
2、非关系型数据库：具有较好的横向扩展性，可以通过增加节点来实现数据存储和计算能力的提升，分布式数据库HBase、Cassandra等。
事务处理
1、关系型数据库：支持强一致性、原子性、隔离性和持久性（ACID）的事务处理，在保证数据一致性的同时，确保数据的安全性。
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2、非关系型数据库：事务处理能力相对较弱，部分NoSQL数据库（如MongoDB）支持弱一致性，但无法保证ACID特性。
性能
1、关系型数据库：在处理复杂查询、关联查询等方面具有较高的性能，但数据量大时，性能会受到影响。
2、非关系型数据库：在处理大量数据和高并发场景下具有更高的性能，Redis在缓存场景中具有显著优势。
适用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、复杂查询、事务性要求高的场景，金融、电信等行业。
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2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储、高并发、海量数据存储的场景，电商、社交网络、物联网等。
关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，适用于不同的场景，在选择数据库时，应根据实际需求、业务特点等因素进行综合考虑，以下是两种数据库的适用场景对比：
| 数据库类型 | 适用场景 |
| 关系型数据库 | 结构化数据存储、复杂查询、事务性要求高 |
| 非关系型数据库 | 非结构化数据存储、高并发、海量数据存储 |
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选择合适的数据库技术，为业务发展提供有力支持。
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