关系型数据库（如SQL）和非关系型数据库（如NoSQL）是两种不同类型的数据库。关系型数据库基于表格结构，以行和列存储数据，适用于结构化数据，适合事务处理。非关系型数据库则灵活多变，适用于大量非结构化或半结构化数据，如文档、图像等，适用于大数据和实时应用。两者在性能、扩展性和使用场景上存在显著差异。
本文目录导读：
关系型数据库与非关系型数据库的定义
关系型数据库（Relational Database，简称RDB）和非关系型数据库（Non-relational Database，简称NoSQL）是两种常见的数据库类型，它们在数据存储、查询方式、应用场景等方面存在显著差异。
1、关系型数据库
关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，由表、行和列组成，数据存储在二维表中，表之间通过键值关系进行关联，关系型数据库遵循ACID原则，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库是一种非结构化、非关系化的数据库，它不依赖于固定的表结构，数据存储在键值对、文档、图形或列式存储中，非关系型数据库遵循BASE原则，即基本可用性（Basic Availability）、软状态（Soft state）和最终一致性（Eventual consistency）。
关系型数据库与非关系型数据库的异同
1、数据模型
关系型数据库采用关系模型，数据存储在二维表中，表之间通过键值关系进行关联，非关系型数据库采用非关系模型，数据存储在键值对、文档、图形或列式存储中。
2、数据结构
关系型数据库的数据结构固定，表结构在创建时确定，后续修改较为复杂，非关系型数据库的数据结构灵活，可根据实际需求进行调整。
3、扩展性
关系型数据库的扩展性较差，当数据量增大时，性能会受到影响，非关系型数据库具有较好的扩展性，可水平扩展以满足大数据需求。
4、查询语言
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关系型数据库采用SQL（Structured Query Language）进行数据查询，功能强大，支持复杂的查询操作，非关系型数据库通常采用特定的查询语言，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）。
5、数据一致性
关系型数据库遵循ACID原则，确保数据一致性，非关系型数据库遵循BASE原则，允许一定程度的数据不一致，以提高系统可用性。
6、适用场景
关系型数据库适用于结构化数据、事务性较强的场景，如金融、企业级应用等，非关系型数据库适用于非结构化数据、高并发、分布式系统等场景，如大数据、物联网、实时性应用等。
关系型数据库与非关系型数据库的适用场景
1、关系型数据库适用场景
（1）数据结构稳定，需求变化不频繁的场景；
（2）需要保证数据一致性的场景；
（3）对性能要求较高的场景；
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（4）需要支持复杂查询的场景。
2、非关系型数据库适用场景
（1）数据结构复杂，需求变化频繁的场景；
（2）需要高并发、分布式系统支持的场景；
（3）对性能要求较高的场景；
（4）需要处理海量数据的场景。
关系型数据库与非关系型数据库各有优缺点，适用于不同的场景，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，随着技术的发展，两种数据库类型之间的界限逐渐模糊，未来可能会出现更多融合两者的新型数据库。
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