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、数据一致性及维护等方面存在显著差异。五大核心区别包括：数据模型（关系型为表格，非关系型为文档、键值对等）、查询语言（SQL与NoSQL）、扩展性（关系型扩展受限，非关系型易于扩展）、数据一致性（关系型强调一致性，非关系型注重可用性）及维护（关系型需定期维护，非关系型更灵活）。
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，通过表格结构存储数据，关系型数据库中的数据以行和列的形式呈现，每行代表一条记录，每列代表一个字段。
2、非关系型数据库：采用多种数据模型，如键值对、文档、图形等，非关系型数据库中的数据以文档、键值对、图等形式存储，灵活性较高。
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扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，通常需要通过增加硬件资源（如CPU、内存等）来提高性能。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加CPU、内存等）来提高性能。
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，适用于对数据一致性要求较高的场景。
2、非关系型数据库：部分非关系型数据库支持ACID事务，但整体上对事务的支持较弱，适用于对数据一致性要求不高的场景。
数据一致性
1、关系型数据库：数据一致性较高，通过ACID事务保证数据的一致性。
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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采用CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）中的CA或AP原则，以保证系统的高可用性和分区容错性。
适用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、数据一致性要求较高的场景，如企业级应用、金融系统等。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、数据一致性要求不高的场景，如物联网、大数据分析、实时应用等。
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、数据一致性和适用场景等方面存在显著差异，选择合适的数据库类型，需根据具体业务需求和场景进行综合考虑，以下是一些选择数据库的建议：
1、若业务需求涉及大量结构化数据、数据一致性要求较高，建议选择关系型数据库。
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2、若业务需求涉及非结构化数据、数据一致性要求不高，建议选择非关系型数据库。
3、若业务需求涉及大规模数据存储、高并发访问，建议选择具有良好扩展性的数据库。
4、若业务需求涉及实时数据处理、大数据分析，建议选择具有高效数据处理能力的数据库。
了解关系型数据库和非关系型数据库的区别，有助于我们更好地选择合适的数据库，以满足业务需求。
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