非关系型数据库与关系型数据库的区别?，深入剖析，非关系型数据库与关系型数据库的五大核心区别

本文目录导读：

1. 数据模型
2. 扩展性
3. 数据一致性
4. 查询语言
5. 适用场景

数据模型

1、关系型数据库：关系型数据库采用表格形式组织数据，通过二维表结构来存储数据，表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表数据字段，关系型数据库的核心是关系，通过外键等关联关系将不同表的数据联系起来。

2、非关系型数据库：非关系型数据库采用非表格形式组织数据，数据结构更加灵活，常见的非关系型数据库有键值型、文档型、列存储型、图数据库等，非关系型数据库的数据结构不固定，可以根据需求灵活调整。

扩展性

1、关系型数据库：关系型数据库的扩展性相对较差，当数据量增大时，数据库性能会受到影响，为了提高性能，需要增加硬件资源，如增加CPU、内存等。

2、非关系型数据库：非关系型数据库具有较好的扩展性，常见的扩展方式有水平扩展和垂直扩展，水平扩展是指增加服务器节点，垂直扩展是指增加单个服务器的硬件资源。

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数据一致性

1、关系型数据库：关系型数据库强调数据一致性，通过事务机制保证数据的一致性，在事务中，所有操作要么全部成功，要么全部失败。

2、非关系型数据库：非关系型数据库对数据一致性的要求相对较低，一些非关系型数据库允许数据存在不一致的情况，如分布式数据库。

查询语言

1、关系型数据库：关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询，SQL语言功能强大，支持复杂的查询操作。

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2、非关系型数据库：非关系型数据库通常使用专门的查询语言，如MongoDB的查询语言、Redis的命令行等，这些查询语言功能相对简单，但更贴近数据存储结构。

适用场景

1、关系型数据库：关系型数据库适用于结构化数据存储，如企业信息管理、电子商务等领域，关系型数据库具有较好的数据一致性和事务性。

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，如日志、社交网络、物联网等领域，非关系型数据库具有较好的扩展性和灵活性。

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非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、数据一致性、查询语言和适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库类型，关系型数据库在数据一致性和事务性方面具有优势，适用于结构化数据存储；非关系型数据库在扩展性和灵活性方面具有优势，适用于非结构化数据存储，随着技术的发展，两种数据库类型之间的界限逐渐模糊，未来可能会有更多的融合和创新。

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