本文目录导读：
数据模型的不同
1、关系型数据库：以关系模型为基础，通过二维表格的形式组织数据，关系型数据库通过定义数据表、字段、索引等来存储和管理数据，具有较高的数据完整性和一致性。
2、非关系型数据库：采用不同的数据模型，如键值对、文档、列族、图形等，非关系型数据库在数据存储和查询方面具有更高的灵活性，但数据完整性和一致性相对较低。
扩展性和可伸缩性的差异
1、关系型数据库：扩展性较差，当数据量增大时，需要通过增加服务器、存储设备等硬件资源来实现扩展，关系型数据库的可伸缩性也受限于其ACID特性。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性和可伸缩性，非关系型数据库可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加存储设备）来实现扩展，非关系型数据库在分布式存储和计算方面具有天然优势。
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数据一致性
1、关系型数据库：采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，保证数据的一致性，在并发操作中，关系型数据库通过锁机制来保证数据的一致性。
2、非关系型数据库：通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）特性，非关系型数据库在保证数据可用性的同时，允许一定程度的数据不一致。
查询语言
1、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：查询语言多样，如MongoDB的JSON查询、Redis的Lua脚本等，非关系型数据库的查询语言通常比SQL更加灵活，但功能相对较弱。
适用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、事务处理、安全性要求较高的场景，如企业级应用、金融系统等。
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2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、高并发、高扩展性的场景，如物联网、大数据处理、实时推荐系统等。
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，应根据业务需求和特点选择合适的数据库类型，以下是对两者差异的总结：
1、数据模型：关系型数据库采用关系模型，非关系型数据库采用多种数据模型。
2、扩展性和可伸缩性：非关系型数据库具有更好的扩展性和可伸缩性。
3、数据一致性：关系型数据库采用ACID特性，保证数据一致性；非关系型数据库采用BASE特性，允许一定程度的数据不一致。
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4、查询语言：关系型数据库使用SQL，非关系型数据库使用多种查询语言。
5、适用场景：关系型数据库适用于结构化数据、事务处理等场景；非关系型数据库适用于非结构化数据、高并发、高扩展性等场景。
了解非关系型数据库与关系型数据库的区别，有助于我们更好地选择合适的数据库技术，为业务发展提供有力支持。
标签： #非关系数据库和关系型区别
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