本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：以表格形式存储数据，通过关系（外键）连接多个表格，实现数据的关联和查询。
2、非关系型数据库：数据模型更为灵活，包括键值对、文档、列族、图等，可以根据实际需求选择合适的数据模型。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较差，主要通过垂直扩展（增加硬件资源）来实现。
2、非关系型数据库：具有较好的水平扩展性，可以通过增加节点来实现集群，提高系统性能。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据一致性
1、关系型数据库：强一致性，数据更新需要通过事务实现，保证数据的一致性。
2、非关系型数据库：弱一致性，根据具体实现方式，可能存在数据不一致的情况。
适用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、事务处理、业务系统等场景。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、大数据、实时系统、分布式系统等场景。
开发与维护
1、关系型数据库：技术成熟，生态系统完善，但开发难度较大，需要具备一定的数据库知识。
2、非关系型数据库：开发难度相对较低，学习曲线较平缓，但生态系统相对较弱。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
性能
1、关系型数据库：在查询性能上具有优势，尤其在处理复杂查询时，可以通过优化SQL语句和索引来实现。
2、非关系型数据库：在写入性能上具有优势，尤其是在处理大量数据写入时，可以通过分布式存储和并行处理来实现。
安全性
1、关系型数据库：安全性较高，可以通过用户权限、角色、访问控制等手段实现数据安全。
2、非关系型数据库：安全性相对较低，需要根据具体实现方式采取相应的安全措施。
兼容性
1、关系型数据库：兼容性较好，可以通过数据库迁移工具实现不同数据库之间的迁移。
2、非关系型数据库：兼容性相对较差，迁移成本较高。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
生态圈
1、关系型数据库：生态圈较为完善，拥有丰富的工具、框架和解决方案。
2、非关系型数据库：生态圈逐渐完善，但仍需努力。
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、适用场景、开发与维护、性能、安全性、兼容性和生态圈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存储方案，随着技术的发展，非关系型数据库在性能、安全性等方面将逐渐与关系型数据库持平，成为未来数据存储的重要选择。
标签： #非关系型数据库与关系型数据库的区别
评论列表