非关系型数据库与关系型数据库在核心上存在五大区别。数据模型不同，非关系型数据库采用键值、文档、列族等模型，而关系型数据库基于表格。扩展性方面，非关系型数据库通常更易于横向扩展，而关系型数据库则更注重纵向扩展。读写性能不同，非关系型数据库读写速度更快，适用于大数据处理。第四，维护性上，非关系型数据库通常更为灵活，而关系型数据库则更稳定。适用场景各异，非关系型数据库适用于大数据、实时性要求高的应用，而关系型数据库则适用于传统企业级应用。
本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库（Relational Database）采用关系模型，数据以表格形式存储，由行和列组成，关系型数据库具有严格的范式，如第一范式、第二范式、第三范式等，以保证数据的完整性和一致性，关系型数据库的典型代表有MySQL、Oracle、SQL Server等。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库（Non-relational Database）又称NoSQL数据库，不遵循关系模型，数据存储形式多样，如键值对、文档、列族、图形等，非关系型数据库以灵活性和可扩展性为特点，适用于处理大规模、高并发的数据，常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
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，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则保证数据安全，在事务处理过程中，关系型数据库能够确保数据的完整性和一致性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库不强调数据一致性，以BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则为设计理念，非关系型数据库在处理高并发场景时，会牺牲一部分一致性，以换取更高的性能和可扩展性。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库的扩展性相对较差，主要依靠增加服务器资源（如CPU、内存）来实现，当数据量或并发访问量增大时，关系型数据库需要通过分区、分库、分表等技术来提高性能。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库具有出色的扩展性，通过水平扩展（增加节点）和垂直扩展（增加资源）两种方式来实现，在处理大规模数据和高并发场景时，非关系型数据库能够轻松应对。
查询语言
1、关系型数据库
关系型数据库使用SQL（Structured Query Language）语言进行数据查询，具有丰富的查询功能和强大的数据处理能力，SQL语言支持各种复杂查询，如连接、分组、排序等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库通常使用特定的查询语言，如MongoDB的查询语言、Redis的命令行等，这些查询语言相对简单，主要针对特定数据模型进行操作。
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）需要保证数据一致性和完整性的应用；
（2）需要进行复杂查询、数据分析和报表生成的应用；
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（3）需要处理大量数据、对性能要求较高的应用。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）需要处理大规模、高并发数据的场景；
（2）需要灵活调整数据模型、适应业务变化的应用；
（3）需要快速开发和部署的应用。
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、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，应根据实际需求和应用场景进行合理选择，随着大数据、云计算等技术的发展，非关系型数据库逐渐成为主流，为各类应用提供了更多可能性。
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