关系型数据库与非关系型数据库主要区别在于数据模型和查询语言。关系型数据库采用表格形式，支持SQL查询，如MySQL、Oracle；而非关系型数据库如MongoDB，采用文档形式，以JSON格式存储数据，支持灵活的查询。关系型数据库在处理复杂查询时，如连接操作，效率较高；而非关系型数据库在存储大量非结构化数据时，如日志数据，具有优势。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据库技术也日新月异，目前，数据库主要分为关系型数据库和非关系型数据库两大类，它们在数据存储、查询、扩展性等方面各有特点，本文将通过对关系型数据库和非关系型数据库的区别进行分析，并结合实例进行详细解析。
关系型数据库与非关系型数据库的区别
1、数据模型
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关系型数据库采用关系模型，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，一个学生信息表可能包含学生ID、姓名、性别、年龄等字段。
非关系型数据库采用非关系模型，数据存储形式多样，如键值对、文档、列族、图等，一个学生信息在非关系型数据库中可能以JSON格式存储，包含学生ID、姓名、性别、年龄等字段。
2、查询语言
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询，SQL语言具有丰富的功能，包括数据查询、数据插入、数据更新、数据删除等，使用SQL语句查询学生信息表：
SELECT * FROM student WHERE age > 18;
非关系型数据库通常使用特定的查询语言或API进行数据查询，如MongoDB的查询语言、Redis的命令等，使用MongoDB查询学生信息：
db.student.find({age: {$gt: 18}});3、扩展性
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关系型数据库在扩展性方面存在局限性，当数据量增大时，需要增加硬件资源，如服务器、存储等，在关系型数据库中，当学生信息表数据量超过一定规模时，可能需要增加服务器进行分片处理。
非关系型数据库具有较好的扩展性，可通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加硬件资源）来提高性能，在非关系型数据库中，当学生信息数据量增大时，可以通过增加服务器进行分片处理，提高查询效率。
4、事务处理
关系型数据库支持事务处理，能够保证数据的一致性、原子性、隔离性和持久性，在关系型数据库中，当进行学生信息更新操作时，系统会保证该操作要么全部完成，要么全部不执行。
非关系型数据库在事务处理方面存在一定局限性，部分非关系型数据库不支持事务处理，在MongoDB中，某些操作可能不支持事务处理。
实例解析
1、关系型数据库实例：MySQL
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MySQL是一款广泛使用的关系型数据库，具有丰富的功能和应用场景，以下是一个简单的学生信息表实例：
CREATE TABLE student ( student_id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), gender CHAR(1), age INT );
2、非关系型数据库实例：MongoDB
MongoDB是一款流行的非关系型数据库，适用于处理大量数据，以下是一个简单的学生信息文档实例：
{
"student_id": 1,
"name": "张三",
"gender": "男",
"age": 20
}关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，适用于不同的应用场景，在选择数据库时，应根据实际需求进行合理选择，关系型数据库在数据一致性、事务处理等方面具有优势，适用于传统企业级应用；非关系型数据库在扩展性、灵活性强等方面具有优势，适用于大数据、云计算等领域。
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