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数据模型
关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）在数据模型方面存在显著差异，关系型数据库采用表格结构存储数据，以行和列的形式组织数据，强调数据的一致性和完整性，而非关系型数据库则采用非表格结构，如键值对、文档、列族、图等，更适合处理大规模、非结构化或半结构化数据。
1、关系型数据库：以表格形式存储数据，通过关系（外键）实现数据之间的关联，常见的RDBMS有MySQL、Oracle、SQL Server等。
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2、非关系型数据库：以非表格形式存储数据，无需预先定义数据结构，常见的NoSQL数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
扩展性和可伸缩性
关系型数据库在扩展性和可伸缩性方面存在一定局限性，如增加节点、横向扩展等，而非关系型数据库在扩展性和可伸缩性方面具有明显优势，能够适应大规模、高并发场景。
1、关系型数据库：扩展性有限，主要依靠垂直扩展（增加硬件资源）和横向扩展（增加节点）来实现，但在实际应用中，关系型数据库的扩展性仍然受到一定限制。
2、非关系型数据库：扩展性强，支持水平扩展和垂直扩展，MongoDB通过增加节点实现分布式存储，Redis通过主从复制和哨兵机制实现高可用和负载均衡。
数据一致性和事务处理
关系型数据库在数据一致性和事务处理方面具有优势，能够保证数据的一致性和完整性，而非关系型数据库在数据一致性和事务处理方面相对较弱，主要依赖于应用层来实现。
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1、关系型数据库：支持强一致性，能够保证事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），常见的RDBMS事务隔离级别有读未提交、读已提交、可重复读、串行化。
2、非关系型数据库：数据一致性较弱，主要依赖于应用层来实现，常见的NoSQL数据库事务隔离级别有最终一致性、强一致性等。
查询语言
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作，具有丰富的查询功能，而非关系型数据库通常使用自定义的查询语言或API进行数据操作，查询功能相对较弱。
1、关系型数据库：使用SQL进行数据操作，查询功能丰富，支持复杂查询、视图、存储过程等。
2、非关系型数据库：使用自定义查询语言或API进行数据操作，查询功能相对较弱，但能够满足大部分场景需求。
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应用场景
关系型数据库和非关系型数据库适用于不同的应用场景。
1、关系型数据库：适用于结构化数据、业务逻辑复杂、对数据一致性要求较高的场景，如企业级应用、金融系统等。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、高并发、高可扩展性的场景，如电商、社交网络、物联网等。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、数据一致性、查询语言和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库类型。
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