本文目录导读：
数据模型的不同
关系数据库（RDBMS）采用表格形式组织数据，以行和列的形式存储数据，通过关系（即表格之间的关联）来描述数据之间的关系，而非关系数据库（NoSQL）则采用了不同的数据模型，如键值对、文档、列族、图等，以适应不同的业务场景和数据需求。
扩展性的差异
关系数据库在处理大量数据时，通常需要通过垂直扩展（增加硬件资源）来实现，而非关系数据库则更加注重水平扩展（增加节点数量），通过分布式架构来提高系统性能和可扩展性。
事务处理的不同
关系数据库强调事务的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，保证了数据的完整性和一致性，而非关系数据库则更加注重CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）中的可用性和分区容错性，通常以牺牲部分一致性为代价，以提高系统的可用性和扩展性。
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性能的差异
关系数据库在处理复杂查询和事务处理方面具有优势，但在处理大规模数据和高并发访问时，性能可能会受到影响，而非关系数据库则针对特定场景进行了优化，如键值对数据库适用于快速读取和写入，文档数据库适用于存储和检索非结构化数据等。
应用场景的差异
关系数据库适用于传统企业级应用，如ERP、CRM、金融等领域，需要保证数据的完整性和一致性，而非关系数据库则适用于互联网、大数据、物联网等新兴领域，如社交网络、电子商务、实时数据分析等，需要快速处理大规模数据和高并发访问。
非关系数据库与关系数据库在数据模型、扩展性、事务处理、性能和应用场景等方面存在显著差异，企业在选择数据库时，应根据自身业务需求和场景特点，综合考虑以下因素：
1、数据模型：根据业务需求选择合适的数据库类型，如关系型、文档型、键值对型等。
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2、扩展性：考虑未来业务发展，选择具有良好扩展性的数据库。
3、事务处理：根据业务需求，选择满足ACID特性或CAP定理的数据库。
4、性能：针对特定场景，选择性能优秀的数据库。
5、应用场景：根据业务领域，选择适合的数据库类型。
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通过深入了解非关系数据库与关系数据库的差异，企业可以更好地选择合适的数据库，为业务发展提供有力支持。
标签： #非关系数据库的区别
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