非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、灵活性、性能和易用性等方面存在五大关键区别。关系型数据库以表格形式存储数据，遵循SQL标准，适用于结构化数据；而非关系型数据库则更为灵活，支持多种数据模型，如文档、键值对等，便于扩展。两种数据库各有优劣，需根据实际需求选择合适的数据存储方案。
本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
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关系型数据库采用表格结构存储数据，数据表由行和列组成，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段，关系型数据库通过外键、主键等关系建立表与表之间的联系，实现数据的一致性和完整性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）则采用非表格结构存储数据，如键值对、文档、列族、图等，非关系型数据库强调可扩展性、高并发处理能力和灵活的数据模型。
性能与可扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在处理大规模数据时，性能可能会受到影响，在分布式数据库系统中，通过读写分离、分片等技术提高性能，但关系型数据库的可扩展性有限，当数据量激增时，性能可能会出现瓶颈。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有出色的可扩展性，能够轻松应对海量数据的存储和处理，在分布式系统中，非关系型数据库通过水平扩展（增加节点）和垂直扩展（提高节点性能）实现性能的提升。
事务处理
1、关系型数据库
关系型数据库强调ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，保证事务的完整性和一致性，在处理复杂业务场景时，关系型数据库能够提供强大的事务支持。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库通常不遵循ACID原则，但部分非关系型数据库（如Cassandra、MongoDB）支持CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）中的CA或AP原则，在分布式系统中，非关系型数据库在保证可用性和分区容错性的同时，可能会牺牲一致性。
数据结构
1、关系型数据库
关系型数据库的数据结构相对固定，字段类型、长度等属性不可更改，这导致在处理动态数据时，需要通过创建新表或修改现有表来实现，灵活性较低。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的数据结构灵活多变，可以轻松应对动态数据，在非关系型数据库中，可以动态添加、删除字段，无需修改数据结构。
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）数据结构稳定，字段类型、长度等属性固定的业务场景；
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（2）对数据一致性和完整性要求较高的业务场景；
（3）复杂业务逻辑处理，如事务、触发器等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构动态变化，字段类型、长度等属性不固定的业务场景；
（2）海量数据存储和处理，如大数据、物联网等；
（3）高并发、可扩展性要求较高的业务场景。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、性能、事务处理、数据结构和应用场景等方面存在显著区别，在选择数据库时，应根据业务需求、数据规模和性能要求等因素综合考虑，在实际应用中，关系型数据库和非关系型数据库可以相互补充，共同构建高效的数据库系统。
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