关系数据库与非关系数据库在数据模型、数据结构、扩展性、灵活性和事务处理等方面存在五大核心区别。关系数据库以表格形式组织数据，支持复杂查询和事务；而非关系数据库则采用文档、键值、列族、图等模型，更灵活且扩展性强，适合处理大数据和实时性要求高的应用。
本文目录导读：
数据模型
关系数据库采用关系模型，将数据组织成二维表，以行和列的形式存储数据，每一行代表一个实体，每一列代表实体的一个属性，关系数据库通过表与表之间的关联来实现数据之间的联系。
非关系数据库（NoSQL）则采用非关系模型，如键值对、文档、列族、图等，非关系数据库更适合存储大规模、结构化或半结构化数据，且具有良好的可扩展性。
扩展性
关系数据库在扩展性方面相对较弱，当数据量增加时，需要升级硬件或采用分库分表等技术来提高性能，而非关系数据库具有较好的横向扩展性，可以通过增加节点来实现性能的提升。
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事务处理
关系数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，适用于需要高可靠性和事务性要求的场景，非关系数据库通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）理论，适用于对数据实时性要求较高，对一致性要求不严格的场景。
查询语言
关系数据库采用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，具有丰富的查询功能和优化算法，非关系数据库则采用各自的查询语言，如MongoDB的查询语言、Redis的Lua脚本等。
适用场景
关系数据库适用于以下场景：
1、数据结构相对稳定，变更较少；
2、需要严格的事务性要求；
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3、对数据一致性要求较高；
4、数据量适中，不需要频繁扩展。
非关系数据库适用于以下场景：
1、数据结构复杂，变更频繁；
2、对数据实时性要求较高；
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3、数据量庞大，需要良好的横向扩展性；
4、对一致性要求不严格。
关系数据库和非关系数据库在数据模型、扩展性、事务处理、查询语言和适用场景等方面存在显著区别，在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的数据库类型，随着大数据、云计算等技术的发展，非关系数据库的应用越来越广泛，成为企业数字化转型的重要基础设施。
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