关系型数据库与非关系型数据库在数据模型、查询语言、扩展性、灵活性、一致性等方面存在显著差异。核心区别包括：数据模型、查询语言、扩展性、灵活性、一致性、事务处理、数据一致性、维护与兼容性。关系型数据库以表格形式存储数据，采用SQL语言查询，适合结构化数据；非关系型数据库则采用文档、键值对、图等模型，支持多种查询语言，适用于非结构化或半结构化数据。
本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：以关系模型为基础，数据以表格形式存储，数据之间通过键值关系进行关联。
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2、非关系型数据库：采用非关系型数据模型，如文档型、键值对、列族、图等，数据存储结构更加灵活。
数据结构
1、关系型数据库：数据以行和列的形式组织，便于数据查询和分析。
2、非关系型数据库：数据结构更加灵活，可根据需求自定义数据模型。
数据一致性
1、关系型数据库：强一致性，数据在多个节点之间保持一致。
2、非关系型数据库：弱一致性，数据在多个节点之间可能存在不一致。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，数据量增大时，性能可能受到影响。
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2、非关系型数据库：扩展性好，支持横向扩展和纵向扩展。
性能
1、关系型数据库：适用于复杂查询和事务处理，性能稳定。
2、非关系型数据库：适用于海量数据处理和实时性要求高的场景，性能较高。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储，如企业级应用、电商系统等。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储，如社交网络、物联网、大数据等。
数据迁移
1、关系型数据库：数据迁移相对简单，可使用工具进行迁移。
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2、非关系型数据库：数据迁移相对复杂，需根据数据模型进行迁移。
开发难度
1、关系型数据库：开发难度较低，有成熟的开发工具和框架。
2、非关系型数据库：开发难度较高，需要了解数据模型和编程语言。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据结构、数据一致性、扩展性、性能、应用场景、数据迁移和开发难度等方面存在显著差异，在选择数据库时，应根据实际需求、业务场景和开发团队的能力进行综合考虑，随着大数据时代的到来，非关系型数据库在数据处理和实时性方面的优势逐渐凸显，未来有望在更多领域得到广泛应用。
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