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数据模型的不同
关系型数据库（RDBMS）基于关系模型，使用表格存储数据，表格由行和列组成，行表示记录，列表示字段，而非关系型数据库（NoSQL）则采用多种数据模型，如键值对、文档、列族、图形等，可以根据实际需求选择最合适的数据模型。
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扩展性不同
关系型数据库在扩展性方面存在局限性，因为它是基于表结构的，扩展时需要修改表结构，导致扩展成本较高，而非关系型数据库具有更高的扩展性，可以水平扩展，通过增加节点来提高性能。
事务处理能力不同
关系型数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，能够保证数据的一致性和完整性，而非关系型数据库通常不支持ACID事务，但在某些场景下可以提供类似的事务能力，如CAP定理中的C（一致性）和A（可用性）。
数据类型和结构不同
关系型数据库的数据类型有限，如整数、浮点数、字符串等，且数据结构固定，而非关系型数据库的数据类型丰富，如JSON、XML等，支持复杂的数据结构，便于存储和查询。
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性能和优化策略不同
关系型数据库通过优化查询语句、索引、存储引擎等手段提高性能，而非关系型数据库则通过分布式存储、缓存、负载均衡等技术来提升性能，关系型数据库的查询优化相对复杂，而非关系型数据库的查询优化相对简单。
适用场景不同
关系型数据库适用于结构化数据存储、复杂查询、事务处理等场景，如企业级应用、金融系统等，而非关系型数据库适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时应用等场景，如社交网络、物联网、电商等。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、数据类型、性能和适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，根据业务需求和场景选择合适的数据库技术至关重要，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，部分关系型数据库产品开始支持NoSQL特性，而非关系型数据库也在不断完善其事务处理能力，了解两者之间的差异，有助于我们在选择数据库时做出更明智的决策。
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