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非关系型数据库，顾名思义，是指不遵循关系模型（即表格模型）的数据库管理系统，随着大数据、云计算和物联网等技术的快速发展，非关系型数据库因其灵活性和可扩展性而备受关注，下面，本文将详细介绍非关系型数据库与关系型数据库的五大显著区别。
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数据模型
1、关系型数据库：以表格形式存储数据，采用关系模型，数据之间通过外键建立关联，常见的MySQL、Oracle等数据库。
2、非关系型数据库：数据模型多样，如文档型、键值型、列存储、图形型等，非关系型数据库更注重数据的存储和查询效率，以及对数据的扩展性。
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、插入、更新和删除等操作，SQL语言功能强大，支持复杂的查询操作。
2、非关系型数据库：查询语言多样，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Cassandra的CQL（Cassandra Query Language）等，部分非关系型数据库的查询语言与关系型数据库的SQL存在较大差异。
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数据一致性
1、关系型数据库：通常采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，保证数据的一致性，在并发环境下，关系型数据库通过锁机制保证数据一致性。
2、非关系型数据库：一致性原则相对较弱，部分非关系型数据库采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，BASE原则强调系统可用性和系统性能，在一定程度上牺牲数据一致性。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较差，在处理大量数据时，关系型数据库可能面临性能瓶颈，需要通过垂直扩展（增加硬件资源）和水平扩展（增加服务器）来解决。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，通过分布式架构，非关系型数据库可以实现水平扩展，从而提高系统性能。
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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、事务处理、复杂查询等场景，如金融、电信、电子商务等领域。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时分析、物联网等领域，如社交网络、推荐系统、移动应用等。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、查询语言、数据一致性、扩展性和应用场景等方面存在显著区别，随着大数据时代的到来，非关系型数据库因其独特的优势，在众多领域得到了广泛应用，在实际应用中，企业应根据自身业务需求和技术能力，选择合适的数据库管理系统。
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