本文目录导读：
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数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库以表格形式存储数据，数据之间通过外键关联，采用SQL语言进行数据查询，其核心概念是“关系”，即实体之间的关联，关系型数据库遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），保证了数据的可靠性和安全性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库以文档、键值对、图形、列族等非表格形式存储数据，其数据模型相对灵活，可扩展性强，非关系型数据库主要遵循CAP定理（一致性、可用性、分区容错性），在分布式系统中，通常以可用性和分区容错性作为优先级。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在局限性，当数据量增长时，需要通过水平扩展（增加服务器）或垂直扩展（升级硬件）来提高性能，这种扩展方式存在性能瓶颈，且成本较高。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，在分布式系统中，可以通过增加节点来实现水平扩展，提高性能，非关系型数据库通常采用NoSQL技术，如MongoDB、Cassandra等，能够有效应对海量数据存储和查询需求。
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查询语言
1、关系型数据库
关系型数据库使用SQL语言进行数据查询，SQL语言功能强大，支持复杂的查询操作，但编写复杂的查询语句需要较高的技术能力。
2、非关系型数据库
非关系型数据库通常采用特定的查询语言，如MongoDB的JavaScript查询、Redis的Lua脚本等，这些查询语言相对简单易学，但功能相对有限。
事务处理
1、关系型数据库
关系型数据库支持强事务处理，确保数据的一致性和完整性，在多用户并发访问的情况下，关系型数据库能够保证事务的ACID特性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库通常不支持强事务处理，虽然一些非关系型数据库（如Cassandra）提供了弱事务处理能力，但整体而言，非关系型数据库在事务处理方面存在一定局限性。
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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、复杂查询操作、需要保证数据一致性和完整性的场景，如企业级应用、电子商务、金融系统等。
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、高并发访问、可扩展性要求高的场景，如社交网络、物联网、大数据分析等。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、查询语言、事务处理和应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，根据业务需求选择合适的数据库类型至关重要，随着技术的不断发展，两者之间的界限逐渐模糊，许多关系型数据库开始引入NoSQL特性，以应对日益复杂的数据存储和查询需求。
标签： #非关系型数据库和关系型数据区别
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