非关系型数据库与关系型数据库的核心区别在于数据模型、扩展性、灵活性、性能和兼容性。非关系型数据库以键值对、文档、列存储等模型为主，易于扩展，支持灵活的数据结构；而关系型数据库以表格形式存储数据，结构化程度高，兼容性强。两者在数据管理、查询效率和适用场景上存在显著差异。
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数据模型
1、关系型数据库：以表格形式存储数据，通过表、行、列进行数据组织，数据之间通过外键、主键等关系进行关联，保证数据的完整性，如MySQL、Oracle等。
2、非关系型数据库：数据模型多样，如键值对、文档、列族、图等，非关系型数据库以数据为中心，数据结构灵活，无需预先定义模式，如MongoDB、Redis等。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，当数据量增加时，需要升级硬件或采用分库分表等技术，如MySQL在数据量达到一定程度时，性能会显著下降。
2、非关系型数据库：具有良好的扩展性，通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加内存、CPU等）来应对数据量的增长，如MongoDB支持自动分片，Redis支持集群模式。
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读写性能
1、关系型数据库：读写性能受限于数据库引擎和硬件配置，读写操作通常涉及多个步骤，如索引、锁等，影响性能。
2、非关系型数据库：读写性能较高，读写操作简单，无需经过复杂的索引和锁机制，如Redis支持高速缓存，MongoDB支持批量操作。
数据一致性
1、关系型数据库：强调数据一致性，采用ACID原则保证事务的完整性，如事务、锁等机制确保数据的一致性。
2、非关系型数据库：一致性较弱，通常采用BASE原则，在保证系统可用性和分区容错性的同时，放宽一致性要求，如Cassandra、MongoDB等。
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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、电子商务、金融等领域，关系型数据库强调数据完整性、一致性和安全性。
2、非关系型数据库：适用于非结构化或半结构化数据存储，如社交网络、物联网、大数据等领域，非关系型数据库强调灵活性和可扩展性。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、读写性能、数据一致性和应用场景等方面存在显著差异，选择合适的数据库类型，需要根据实际业务需求和特点进行综合考虑，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，发挥各自优势，实现最佳的数据存储和管理效果。
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