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随着互联网的快速发展，数据库技术在各个领域都得到了广泛应用，关系型数据库和非关系型数据库作为两种主流的数据库类型，它们在数据存储、处理和管理等方面存在一定的差异，本文将从多个角度对比分析关系型数据库和非关系型数据库的区别与联系，以帮助读者更好地了解这两种数据库。
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库采用关系模型，将数据存储在二维表格中，每个表格称为一个关系，关系型数据库的核心是关系代数，通过集合操作来处理数据，常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库采用非关系模型，如键值对、文档、图形、列族等，非关系型数据库的数据存储结构相对灵活，能够适应不同场景下的数据存储需求，常见非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
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，遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），在多用户环境下，关系型数据库通过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原则（基本可用、软状态、最终一致性），在分布式环境下，非关系型数据库能够容忍一定程度的数据不一致性，以提高系统可用性和性能。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定的局限性，随着数据量的增长，关系型数据库需要通过增加硬件资源（如服务器、存储）来提高性能，关系型数据库在横向扩展（增加节点）和纵向扩展（增加硬件资源）方面均存在瓶颈。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库在扩展性方面具有明显优势，通过分布式存储和计算，非关系型数据库能够轻松实现横向扩展和纵向扩展，MongoDB采用分片机制实现横向扩展，Redis采用集群模式实现横向扩展。
适用场景
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业务系统；
（2）数据量较小，对扩展性要求不高的场景；
（3）业务逻辑较为复杂，需要使用SQL进行数据查询的场景。
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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）需要高扩展性、高性能的分布式系统；
（2）数据量较大，对数据一致性要求不高的场景；
（3）数据结构复杂，需要灵活存储和查询的场景。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性等方面存在一定的差异，在实际应用中，应根据业务需求和场景选择合适的数据库类型，随着技术的不断发展，关系型数据库和非关系型数据库之间的界限将逐渐模糊，两者将相互借鉴、融合，为用户提供更加优质的服务。
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