本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，数据以表格形式存储，表之间通过外键建立关联，MySQL、Oracle等。
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2、NoSQL数据库：数据模型多样，包括键值对、文档、列族、图等，MongoDB、Redis、Cassandra等。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较差，通常通过垂直扩展（增加CPU、内存等）来实现，当数据量增大时，性能可能受到影响。
2、NoSQL数据库：扩展性较好，通常通过水平扩展（增加服务器）来实现，NoSQL数据库在分布式环境中表现优异，可轻松应对海量数据。
一致性
1、关系型数据库：强一致性，数据在所有节点上保持一致。
2、NoSQL数据库：一致性较弱，可按照CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）进行调整，在分布式环境中，NoSQL数据库通常采用最终一致性。
事务
1、关系型数据库：支持强事务，具备ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。
2、NoSQL数据库：部分支持事务，如MongoDB支持多文档事务，但通常不支持强事务，在分布式环境中，NoSQL数据库更注重CAP定理中的可用性和分区容错性。
性能
1、关系型数据库：在处理复杂查询、关联查询等方面具有优势，但性能受限于数据库引擎和硬件资源。
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2、NoSQL数据库：在处理海量数据、实时读写等方面具有优势，性能受限于网络带宽和存储资源。
适用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、事务性要求较高的场景，如企业级应用、金融系统等。
2、NoSQL数据库：适用于非结构化数据、海量数据、实时读写等场景，如社交网络、电商系统等。
关系型数据库与NoSQL数据库在数据模型、扩展性、一致性、事务和性能等方面存在显著差异，选择合适的数据库类型，需要根据实际应用场景和需求进行综合考虑，以下是两种数据库的适用场景对比：
关系型数据库：
- 需要结构化数据
- 对数据一致性要求较高
- 事务性要求较高的场景
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- 企业级应用
NoSQL数据库：
- 需要非结构化数据
- 对数据一致性要求不高
- 海量数据、实时读写等场景
- 社交网络、电商系统等
在实际应用中，根据业务需求和系统特点，合理选择关系型数据库或NoSQL数据库，有助于提高系统性能和稳定性。
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