本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：以表格形式存储数据，通过行和列来组织数据，每个表包含多个字段，字段之间通过关系进行关联，数据模型通常采用实体-关系模型（ER模型）。
2、非关系型数据库：数据模型更加灵活，可以根据需求自由设计，常见的非关系型数据库有键值对存储、文档存储、列存储、图形存储等。
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扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，当数据量增大时，性能会受到影响，通常需要通过增加硬件资源或优化数据库结构来提高性能。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，可以通过水平扩展（增加节点）和垂直扩展（增加硬件资源）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，保证数据的一致性和可靠性。
2、非关系型数据库：大部分非关系型数据库不支持ACID事务，但部分数据库如Cassandra、MongoDB等支持CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）。
数据一致性
1、关系型数据库：保证数据的一致性，通过ACID事务实现。
2、非关系型数据库：数据一致性相对较低，部分数据库通过一致性哈希算法、分布式锁等技术来保证数据一致性。
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查询语言
1、关系型数据库：使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询、更新、删除等操作。
2、非关系型数据库：查询语言各异，如键值对存储的数据库使用键值查询，文档存储的数据库使用JSON格式查询。
适用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、复杂查询、事务处理等场景，如金融、ERP、CRM等。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时应用等场景，如物联网、社交网络、电子商务等。
性能
1、关系型数据库：在查询性能方面具有优势，尤其是在复杂查询和事务处理方面。
2、非关系型数据库：在读写性能、扩展性方面具有优势，尤其是在处理海量数据和实时应用方面。
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数据迁移
1、关系型数据库：数据迁移相对复杂，需要考虑数据格式、字段类型、约束条件等因素。
2、非关系型数据库：数据迁移相对简单，由于数据模型灵活，可以方便地进行数据迁移。
生态圈
1、关系型数据库：拥有丰富的生态圈，包括各种数据库管理系统、开发工具、应用框架等。
2、非关系型数据库：生态圈逐渐完善，但仍需进一步发展。
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、查询语言、适用场景、性能、数据迁移和生态圈等方面存在较大差异，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，两种数据库之间的界限逐渐模糊，越来越多的数据库系统融合了关系型和非关系型数据库的优点。
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