关系型数据库与非关系型数据库在数据结构、数据模型、扩展性、灵活性和复杂性等方面存在显著差异。关系型数据库基于表格，遵循ACID原则，适用于结构化数据；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、图形等，适合处理非结构化和半结构化数据。五大核心区别包括：数据模型、扩展性、事务处理、一致性和性能。
本文目录导读：
数据模型的不同
1、关系型数据库：采用关系模型，以表格形式存储数据，每个表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表数据字段，关系型数据库具有严密的数学理论基础，通过SQL语言进行数据操作。
2、非关系型数据库：数据模型多样，包括文档型、键值对、列族、图等，非关系型数据库更适合存储结构化、半结构化和非结构化数据，无需预先定义数据结构，灵活性较高。
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扩展性不同
1、关系型数据库：扩展性相对较差，主要通过垂直扩展（增加硬件资源）和水平扩展（增加节点）来提高性能，但垂直扩展受限于硬件资源，水平扩展会增加复杂度和维护成本。
2、非关系型数据库：扩展性较好，主要通过水平扩展来实现，非关系型数据库采用分布式存储架构，易于实现海量数据的存储和查询。
事务处理不同
1、关系型数据库：支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，保证数据完整性和一致性，适用于对数据一致性要求较高的场景。
2、非关系型数据库：部分非关系型数据库支持ACID事务，但大部分以BASE（基本可用、软状态、最终一致性）模型为主，适用于对数据一致性要求不高的场景。
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性能差异
1、关系型数据库：查询性能较高，尤其在处理复杂查询和关联查询时，但写入性能相对较低，尤其在数据量较大时。
2、非关系型数据库：写入性能较高，尤其在处理大量写入操作时，但查询性能相对较低，尤其在处理复杂查询和关联查询时。
应用场景不同
1、关系型数据库：适用于数据结构固定、查询复杂、对数据一致性要求较高的场景，如企业级应用、金融系统等。
2、非关系型数据库：适用于数据结构多样、查询简单、对数据一致性要求不高的场景，如社交网络、物联网、大数据分析等。
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关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、性能和应用场景等方面存在较大差异，选择合适的数据库类型，需要根据实际业务需求、数据特点和技术能力进行综合考量，随着技术的不断发展，两者之间的界限逐渐模糊，许多关系型数据库开始引入非关系型数据库的特性，而一些非关系型数据库也逐步增强了事务处理和查询性能，在未来的发展中，关系型数据库和非关系型数据库将相互借鉴，共同推动数据库技术的发展。
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