非关系型数据库与关系型数据库主要区别在于数据模型和扩展性。关系型数据库以表格形式存储数据，适用于结构化数据；而非关系型数据库则更加灵活，支持多种数据模型，如键值对、文档、图等，适用于非结构化或半结构化数据。应用场景上，关系型数据库适合传统企业级应用，而非关系型数据库适合快速发展的互联网应用和大数据处理。
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随着互联网技术的飞速发展，数据已经成为企业和社会的重要资产，为了高效地存储、管理和处理数据，数据库技术应运而生，目前，市场上主要有关系型数据库和非关系型数据库两大类，本文将从以下几个方面对非关系型数据库与关系型数据库的区别进行深入解析，并探讨它们在不同场景下的应用。
数据模型
1、关系型数据库：关系型数据库以表格形式存储数据，通过表与表之间的关联来构建数据模型，它遵循严格的ACID原则，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），关系型数据库的代表产品有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、非关系型数据库：非关系型数据库采用不同的数据模型，如文档型、键值型、列存储、图数据库等，它不强调数据的一致性和事务性，更适合处理大量非结构化数据，非关系型数据库的代表产品有MongoDB、Redis、Cassandra等。
性能与扩展性
1、关系型数据库：关系型数据库在处理结构化数据时，具有较好的性能，但随着数据量的增加，其扩展性较差，需要通过数据库分片、读写分离等技术来实现横向扩展。
2、非关系型数据库：非关系型数据库具有较好的横向扩展性，能够适应海量数据的存储和访问，非关系型数据库在处理非结构化数据时，具有更高的性能。
事务处理
1、关系型数据库：关系型数据库遵循ACID原则，能够保证数据的一致性和事务性，在处理复杂业务场景时，关系型数据库具有明显的优势。
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2、非关系型数据库：非关系型数据库通常不强调事务处理，适合处理高并发、低事务性的业务场景，在一些场景下，非关系型数据库可以通过分布式事务来保证数据一致性。
适用场景
1、关系型数据库：关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构明确，需要严格遵循ACID原则的业务场景；
（2）需要复杂查询和事务处理的业务场景；
（3）数据量适中，扩展性要求不高的场景。
2、非关系型数据库：非关系型数据库适用于以下场景：
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（1）数据结构复杂，非结构化数据较多的业务场景；
（2）高并发、低事务性的业务场景；
（3）需要横向扩展，处理海量数据的场景。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、性能、事务处理和适用场景等方面存在明显差异，企业在选择数据库时，应根据自身业务需求和技术特点进行综合考虑，在实际应用中，关系型数据库和非关系型数据库可以相互补充，共同构建高效、稳定的数据平台。
随着大数据时代的到来，非关系型数据库和关系型数据库各有千秋，企业应根据业务需求，灵活选择合适的数据库技术，以实现数据的高效存储、管理和处理。
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