本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：以表格形式组织数据，采用二维表结构，通过行和列来组织数据，每个表格代表一个实体，行代表实体的属性，列代表实体的特征，关系型数据库遵循SQL（结构化查询语言）标准，易于实现数据的一致性、完整性和安全性。
2、非关系型数据库：数据模型较为灵活，包括文档型、键值对、列族、图形等，非关系型数据库不依赖于固定的数据模型，可以根据实际需求灵活调整数据结构。
扩展性
1、关系型数据库：在数据量较大时，扩展性较差，当需要提高数据库性能时，通常需要采用垂直扩展（增加硬件资源）或水平扩展（增加服务器数量）的方式。
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2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，在数据量较大时，可以通过增加服务器节点实现水平扩展，提高数据库性能。
数据一致性
1、关系型数据库：强一致性，在多节点环境中，关系型数据库通常采用主从复制或集群技术，保证数据的一致性。
2、非关系型数据库：弱一致性，非关系型数据库在分布式环境中，通常采用最终一致性，允许在短时间内出现数据不一致的情况。
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事务处理
1、关系型数据库：支持强事务，关系型数据库的事务具有ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，适用于对数据一致性要求较高的场景。
2、非关系型数据库：弱事务，非关系型数据库的事务通常不具备ACID特性，适用于对数据一致性要求不高的场景。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、事务处理、数据一致性要求较高的场景，如企业级应用、电子商务、银行等领域。
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2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、数据模型灵活、扩展性要求较高的场景，如大数据处理、物联网、社交媒体等领域。
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、事务处理和应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，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，越来越多的数据库产品实现了关系型和非关系型的结合，为用户提供更加灵活、高效的数据存储和处理方案。
标签： #关系型数据库和非关系型的区别
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