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随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色，在众多数据库类型中，关系型数据库和非关系型数据库是两大主流，它们在架构、性能、应用场景等方面既有显著区别，又相互交融，本文将从以下几个方面对非关系型数据库与关系型数据库的区别和联系进行探讨。
区别
1、数据模型
关系型数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，数据之间通过主键和外键进行关联，而非关系型数据库则根据应用场景，采用文档、键值、列族、图等多种数据模型，如MongoDB、Redis、Cassandra等。
2、扩展性
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关系型数据库在扩展性方面存在一定局限性，当数据量增大时，需要通过增加硬件资源或优化数据库性能来应对，而非关系型数据库具有更高的扩展性，可通过水平扩展（增加服务器）来实现数据量的增长。
3、事务处理
关系型数据库强调数据的一致性和完整性，支持强事务处理，而非关系型数据库在事务处理方面相对较弱，多数以最终一致性为目标，如MongoDB、Cassandra等。
4、查询语言
关系型数据库使用SQL语言进行数据查询，具有丰富的查询功能，而非关系型数据库通常使用特定的查询语言，如MongoDB的JSON-like查询语言、Redis的Lua脚本等。
5、性能
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关系型数据库在处理复杂查询和大量数据时，性能相对较低，而非关系型数据库在读写性能、扩展性等方面具有优势，尤其在处理大数据场景时，性能更为突出。
联系
1、技术融合
随着技术的发展，关系型数据库和非关系型数据库在技术层面逐渐融合，MySQL InnoDB存储引擎支持非关系型数据存储，Redis支持SQL-like查询语言。
2、应用场景互补
关系型数据库和非关系型数据库在应用场景上具有互补性，关系型数据库适用于需要严格数据一致性和完整性的场景，如金融、企业级应用等，而非关系型数据库适用于大数据、物联网、移动应用等场景。
3、混合数据库
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在实际应用中，许多企业采用混合数据库架构，将关系型数据库和非关系型数据库相结合，使用关系型数据库存储核心业务数据，使用非关系型数据库存储非结构化数据。
4、数据迁移
随着企业业务的发展，数据迁移成为常见需求，关系型数据库和非关系型数据库之间的数据迁移技术逐渐成熟，为企业的数据库迁移提供了便利。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、查询语言、性能等方面存在显著差异，随着技术的不断发展，两者在技术融合、应用场景互补、混合数据库等方面展现出越来越多的联系，企业在选择数据库时，应根据自身业务需求和场景特点，综合考虑两者的优缺点，以实现最佳的数据存储和访问效果。
标签： #非关系型数据库与关系型数据库的区别和联系
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