本文目录导读：
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数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库采用关系模型，数据以表格形式存储，表格由行和列组成，行代表记录，列代表字段，关系型数据库具有严格的范式要求，如第一范式、第二范式、第三范式等，以保证数据的完整性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）采用非关系模型，数据以文档、键值对、图形等格式存储，非关系型数据库对数据结构的要求相对宽松，可以灵活地适应不同场景。
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局限性，当数据量增长时，需要增加服务器、数据库引擎等资源，且扩展过程中可能会出现性能瓶颈。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（提高服务器性能）两种方式，可以轻松应对大数据量场景。
事务处理
1、关系型数据库
关系型数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，保证数据的一致性和可靠性。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库对事务处理的支持较弱，部分非关系型数据库（如MongoDB）支持弱一致性，无法保证ACID事务。
查询语言
1、关系型数据库
关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，SQL语言功能强大，支持复杂的查询操作。
2、非关系型数据库
非关系型数据库使用特定的查询语言或API进行数据查询，MongoDB使用JSON格式进行数据查询，Cassandra使用CQL（Cassandra Query Language）进行数据查询。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于结构化数据存储，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等应用。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于非结构化数据存储，如社交网络、物联网、大数据分析等应用。
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性能
1、关系型数据库
关系型数据库在处理复杂查询、事务处理等方面性能较高，但在大数据量、高并发场景下，性能可能受到影响。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在处理大量非结构化数据、高并发场景下性能较好，但在复杂查询、事务处理等方面可能存在不足。
生态系统
1、关系型数据库
关系型数据库拥有完善的生态系统，包括各种工具、插件、框架等，方便开发者进行开发、部署、运维等工作。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的生态系统相对较弱，但随着技术的发展，越来越多的工具和框架涌现。
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、查询语言、应用场景、性能和生态系统等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的数据库类型，随着技术的发展，两种数据库类型在性能、功能和生态系统等方面将不断优化，为用户提供更好的服务。
标签： #关系型数据库和非关系型区别有哪些方面
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