本文目录导读：
数据模型
1、关系数据库：关系数据库采用关系模型，将数据组织成表格形式，每个表格包含多行和多列，行称为元组，列称为属性，表格之间通过外键建立关联关系。
2、非关系数据库：非关系数据库采用非关系模型，如文档模型、键值模型、列存储模型等，非关系数据库的数据结构更加灵活，无需预先定义数据模型。
扩展性
1、关系数据库：关系数据库在处理大量数据时，通常采用垂直扩展（增加硬件资源）和水平扩展（增加服务器）两种方式，但垂直扩展受限于硬件资源，且成本较高。
2、非关系数据库：非关系数据库具有更好的水平扩展能力，通过增加服务器实现数据的分布式存储，部分非关系数据库采用内存计算、分布式计算等技术，进一步提高数据处理能力。
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数据一致性
1、关系数据库：关系数据库强调数据一致性，采用事务机制保证数据在并发操作下的完整性，事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）特点。
2、非关系数据库：非关系数据库对数据一致性的要求相对较低，通常采用最终一致性，部分非关系数据库支持分布式事务，但性能和复杂性相对较高。
查询语言
1、关系数据库：关系数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作，SQL具有丰富的功能，支持复杂的数据查询、更新和删除操作。
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2、非关系数据库：非关系数据库通常使用特定的查询语言，如MongoDB的查询语言、Cassandra的CQL等，这些查询语言针对各自的数据模型和存储方式进行了优化。
应用场景
1、关系数据库：关系数据库适用于结构化数据存储，如企业级应用、电子商务系统、在线交易等，关系数据库具有较好的数据一致性和事务支持，适合对数据安全性和完整性要求较高的场景。
2、非关系数据库：非关系数据库适用于非结构化或半结构化数据存储，如日志、社交网络数据、物联网数据等，非关系数据库具有更高的扩展性和灵活性，适合对数据存储和处理速度要求较高的场景。
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关系数据库和非关系数据库在数据模型、扩展性、数据一致性、查询语言和应用场景等方面存在显著差异，选择合适的数据库类型，需根据实际应用需求、数据特点和性能要求进行综合考量，随着技术的发展，关系数据库和非关系数据库之间的界限逐渐模糊，两者在融合中不断优化和完善。
标签： #关系数据库和非关系数据库的区别在哪里
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