本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库（RDBMS）采用关系模型来组织数据，以表格形式存储数据，每个表格包含行和列，行代表数据记录，列代表数据字段，关系型数据库通过外键、主键等约束关系实现数据之间的关联。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）则不采用关系模型，其数据模型较为多样化，如键值对、文档、列族、图等，非关系型数据库以数据为中心，通过索引、哈希等手段实现数据之间的关联。
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，关系型数据库需要通过水平扩展（增加服务器）或垂直扩展（增加服务器性能）来满足需求，这两种扩展方式都有其弊端，如成本高昂、性能瓶颈等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，它们通常采用分布式存储架构，如MongoDB、Cassandra等，能够轻松实现水平扩展，提高系统性能。
数据一致性
1、关系型数据库
图片来源于网络，如有侵权联系删除
关系型数据库强调数据一致性，通过事务、锁定等机制确保数据在并发操作下的正确性，在分布式系统中，关系型数据库的一致性保证较为困难。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在数据一致性方面较为宽松，它们通常采用最终一致性模型，通过数据分片、复制等手段提高系统可用性，在某些场景下，非关系型数据库可以容忍一定程度的数据不一致。
性能
1、关系型数据库
关系型数据库在查询性能方面具有优势，它们通过优化查询计划、索引等技术提高查询速度，在处理大量数据和高并发场景下，关系型数据库可能存在性能瓶颈。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在性能方面具有优势，它们采用分布式存储架构，能够有效处理大量数据和高并发场景，非关系型数据库在写入性能方面也优于关系型数据库。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
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、事务性需求较高的场景，如企业级应用、电子商务等，它们在数据一致性和安全性方面具有优势。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于非结构化数据、高并发、大数据场景，如物联网、社交网络等，它们在扩展性和性能方面具有优势。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、数据一致性、性能和适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体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安全性方面具有优势，适用于结构化数据、事务性需求较高的场景；非关系型数据库在扩展性和性能方面具有优势，适用于非结构化数据、高并发、大数据场景。
标签： #关系型数据库和非关系型区别有哪些方面
评论列表