关系型数据库与非关系型数据库主要区别在于数据模型、扩展性、查询语言和事务处理等方面。关系型数据库以表格形式存储数据，支持SQL查询，适用于结构化数据；而非关系型数据库则以文档、键值对、图形等非表格形式存储，灵活性高，适用于非结构化和半结构化数据。八大核心差异包括数据模型、数据存储、扩展性、查询语言、事务处理、一致性、备份恢复和生态系统等。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据库技术作为信息存储、管理和检索的核心，越来越受到重视，在众多数据库类型中，关系型数据库和非关系型数据库因其各自的特点和优势，成为了数据库领域的重要分支，本文将从八大方面对关系型数据库和非关系型数据库进行深入剖析，揭示两者之间的核心差异。
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，以表格形式存储数据，表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表字段，关系型数据库通过SQL（结构化查询语言）进行数据操作。
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2、非关系型数据库：数据模型丰富多样，如文档型、键值型、列存储型、图形型等，非关系型数据库以JSON、XML等格式存储数据，便于数据的灵活扩展。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，通常采用垂直扩展（增加服务器资源）和水平扩展（增加服务器数量）两种方式。
2、非关系型数据库：扩展性较好，可通过分布式存储和集群技术实现数据的横向扩展。
事务处理
1、关系型数据库：支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据的安全性和可靠性。
2、非关系型数据库：部分非关系型数据库支持ACID事务，如MongoDB；部分不支持ACID事务，如Redis。
查询语言
1、关系型数据库：采用SQL语言进行数据查询，功能强大，易于学习和使用。
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2、非关系型数据库：查询语言丰富多样，如MongoDB的查询语言、Redis的Lua脚本等。
数据一致性
1、关系型数据库：数据一致性较高，通过ACID事务确保数据的一致性。
2、非关系型数据库：数据一致性相对较低，部分非关系型数据库允许一定程度的数据不一致。
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、ERP系统等。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储，如物联网、大数据、社交网络等。
性能
1、关系型数据库：性能较高，但受限于硬件资源。
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2、非关系型数据库：性能优异，尤其适合分布式存储和海量数据处理。
生态圈
1、关系型数据库：生态圈成熟，拥有丰富的工具和解决方案。
2、非关系型数据库：生态圈逐渐完善，但仍有待发展。
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、查询语言、数据一致性、应用场景、性能和生态圈等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求、数据特点等因素选择合适的数据库类型，以实现高效、稳定的数据存储和管理。
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