本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库（Relational Database，简称RDB）采用关系模型来组织数据，关系模型将数据视为二维表，每行代表一个实体，每列代表实体的属性，关系型数据库以表格形式存储数据，通过SQL语言进行数据操作，常见的MySQL、Oracle、SQL Server等都是关系型数据库。
2、非关系型数据库
非关系型数据库（Non-Relational Database，简称NoSQL）不遵循传统的关系模型，其数据模型多种多样，非关系型数据库根据不同的需求，采用文档、键值对、列族、图等不同的数据模型，MongoDB采用文档模型，Redis采用键值对模型，Cassandra采用列族模型。
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数据结构
1、关系型数据库
关系型数据库中的数据结构主要是表格，每个表格由行和列组成，行表示数据记录，列表示数据字段，表格之间通过外键建立关联。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的数据结构较为灵活，没有固定的表格结构，MongoDB中的文档可以包含嵌套的文档、数组等复杂结构；Redis中的键值对可以包含字符串、列表、集合等不同类型的数据。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库强调数据一致性，通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则来保证数据的一致性，在多用户并发访问的情况下，关系型数据库采用锁机制来保证数据的一致性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库对数据一致性的要求相对较低，通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，在多用户并发访问的情况下，非关系型数据库可能会出现短暂的数据不一致现象。
扩展性
1、关系型数据库
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关系型数据库的扩展性较差，当数据量增加时，需要通过升级硬件、优化数据库设计等方式来提高性能，关系型数据库的分片技术较为复杂，难以实现横向扩展。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的扩展性较好，大多数非关系型数据库都支持横向扩展，通过增加节点来提高性能，MongoDB、Redis等数据库都支持集群部署，实现横向扩展。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）需要保证数据一致性的场景；
（2）数据结构相对简单的场景；
（3）业务逻辑较为复杂的场景；
（4）对性能要求较高的场景。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构复杂、变化频繁的场景；
（2）对性能要求较高的场景；
（3）需要支持横向扩展的场景；
（4）对数据一致性要求不高的场景。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据结构、数据一致性、扩展性和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库类型，随着技术的发展，关系型数据库和非关系型数据库的界限逐渐模糊，许多数据库产品都融合了二者的特点，为用户提供更丰富的选择。
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