关系数据库与非关系数据库主要区别在于数据模型、扩展性、查询语言、事务处理和一致性。关系数据库以表格形式存储数据，支持复杂查询和事务处理；而非关系数据库采用键值、文档、列式等模型，更易于扩展和适应大数据需求。两者各有优劣，适用于不同场景。
本文目录导读：
数据模型
关系数据库采用关系模型，数据以表格形式存储，由行和列组成，每个表格称为一个关系，关系中的每一行代表一个实体，每一列代表实体的一个属性，关系数据库中的数据通过主键、外键等关系进行关联。
非关系数据库则采用不同的数据模型，如文档模型、键值对模型、图形模型等，这些模型将数据以不同的方式存储，如文档、键值对、节点和边等，非关系数据库的数据结构更加灵活，便于处理复杂的数据关系。
扩展性
关系数据库在处理大量数据时，扩展性相对较差，当数据量增大时，数据库性能会受到影响，为了提高扩展性，关系数据库通常采用分片、分布式等技术。
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非关系数据库具有较好的扩展性，在处理大量数据时，可以通过增加节点、集群等方式实现水平扩展，提高数据库性能。
事务处理
关系数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据的一致性和可靠性，在关系数据库中，事务处理是核心功能之一。
非关系数据库通常不直接支持ACID事务，或者只支持部分ACID特性，在非关系数据库中，数据的一致性和可靠性需要通过其他方式保证，如分布式一致性算法、数据复制等。
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查询语言
关系数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询和操作，SQL语言功能强大，能够实现复杂的数据查询、更新、删除等操作。
非关系数据库则采用不同的查询语言，如MongoDB的查询语言、Redis的命令行等，这些查询语言与SQL语言在语法和功能上存在较大差异。
应用场景
关系数据库适用于结构化数据存储，如企业级应用、金融系统等，关系数据库具有较好的数据一致性和可靠性，适合处理复杂的业务逻辑。
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非关系数据库适用于非结构化数据存储，如日志、物联网、社交媒体等，非关系数据库在处理大量数据、灵活扩展、快速读写等方面具有优势。
关系数据库和非关系数据库在数据模型、扩展性、事务处理、查询语言和应用场景等方面存在显著差异，在选择数据库时，应根据实际需求、数据特点和应用场景进行综合考虑，随着技术的发展，关系数据库和非关系数据库之间的界限逐渐模糊，一些关系数据库开始支持非关系数据模型，非关系数据库也逐步引入关系数据库的特性，数据库技术的发展将更加注重融合与创新。
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