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数据模型
1、关系型数据库：以表格形式存储数据，采用二维表结构，数据之间通过关系（键值对）进行关联，数据模型通常为实体-关系模型（ER模型）。
2、非关系型数据库：数据模型多样化，包括键值对、文档、列族、图形等，数据存储方式灵活，可按需定制。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较差，一般通过增加硬件资源（如CPU、内存）或升级数据库系统来实现，在数据量较大时，可能需要分库分表。
2、非关系型数据库：扩展性较好，支持水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加服务器资源），在处理海量数据时，非关系型数据库具有更高的性能。
性能
1、关系型数据库：在处理复杂查询、事务处理等方面表现较好，但面对海量数据时，性能可能受到影响。
2、非关系型数据库：在处理海量数据、实时读写等方面具有优势，但复杂查询和事务处理能力相对较弱。
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数据一致性
1、关系型数据库：数据一致性较高，遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），在多用户环境下，数据一致性得到保障。
2、非关系型数据库：数据一致性相对较弱，部分非关系型数据库遵循BASE原则（基本可用、软状态、最终一致性），在分布式环境下，数据一致性可能受到影响。
数据结构
1、关系型数据库：数据结构相对固定，以表格形式存储，数据之间通过关系进行关联。
2、非关系型数据库：数据结构灵活，可按需定制，支持多种数据类型。
存储方式
1、关系型数据库：数据存储在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，如MySQL、Oracle等。
2、非关系型数据库：数据存储在非关系型数据库管理系统（NoSQL）中，如MongoDB、Cassandra等。
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适用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、复杂查询、事务处理等场景，如金融、ERP等领域。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、海量数据、实时读写等场景，如大数据、物联网、社交网络等领域。
开发难度
1、关系型数据库：开发难度相对较低，具有丰富的生态和工具支持，如ORM（对象关系映射）框架等。
2、非关系型数据库：开发难度较高，需要熟悉各种数据模型和存储方式，同时需要具备一定的编程能力。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、性能、数据一致性、数据结构、存储方式、适用场景和开发难度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，以实现高效、稳定的数据存储和管理。
标签： #关系型数据库和非关系型区别有哪些方面
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