非关系数据库与关系型数据库主要区别在于数据模型、扩展性、查询语言、事务处理和灵活性。非关系型数据库以键值对、文档、列式、图和时序数据库等形式存在，扩展性强，适应大数据需求，查询语言灵活，支持多种数据结构，但事务处理能力相对较弱。关系型数据库则以表格形式存储数据，查询语言标准化，事务处理能力强，但扩展性有限。
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数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库以关系模型为基础，通过二维表格结构存储数据，数据之间通过关系（即外键）进行关联，关系型数据库具有数据完整性、事务处理、并发控制等特性，适用于处理结构化数据。
2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）则不依赖于关系模型，其数据存储形式多样化，如键值对、文档、列族、图等，非关系型数据库在处理非结构化、半结构化数据时具有更高的灵活性和扩展性。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库强调数据的一致性，遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），在多用户并发环境下，关系型数据库通过锁机制保证数据的一致性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在数据一致性方面相对宽松，通常遵循BASE原则（基本可用、软状态、最终一致性），非关系型数据库更注重系统的可用性和扩展性，牺牲部分一致性来提高性能。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库的扩展性相对有限，主要通过增加硬件资源（如CPU、内存、磁盘等）来提升性能，当数据量增长时，关系型数据库可能会出现性能瓶颈。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库具有良好的扩展性，可通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（提升服务器性能）来提升性能，非关系型数据库支持分布式存储和计算，更适合处理海量数据。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）结构化数据存储，如企业信息、客户关系管理、订单处理等；
（2）需要严格数据一致性的业务场景；
（3）事务处理需求较高的场景。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）非结构化、半结构化数据存储，如日志、社交媒体、物联网等；
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（2）需要高并发、高可用的场景；
（3）需要灵活扩展的场景。
性能与优化
1、关系型数据库
关系型数据库在查询性能方面具有优势，通过索引、查询优化等技术提高查询效率，关系型数据库在处理海量数据时，可能会出现性能瓶颈。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在查询性能方面相对较弱，但通过分布式存储和计算等技术，可提升整体性能，非关系型数据库在数据存储和访问方面具有较高的灵活性，便于优化性能。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性、应用场景和性能优化等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库类型，以实现高效、稳定的数据存储和访问。
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