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在当今信息化时代，数据库作为信息存储和管理的核心工具，已经广泛应用于各行各业，根据数据模型的不同，数据库主要分为关系型数据库和非关系型数据库两大类，这两者之间究竟有何区别呢？本文将从多个角度对非关系型数据库与关系型数据库的区别进行深入解析。
数据模型
1、关系型数据库：基于关系模型，将数据存储在二维表格中，表格由行和列组成，行表示记录，列表示字段，关系型数据库具有严格的数据完整性约束，如实体完整性、参照完整性等。
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2、非关系型数据库：基于文档、键值、图、列族等模型，数据存储形式更加灵活，非关系型数据库通常不强调数据完整性约束，如文档型数据库允许字段缺失，键值型数据库则没有固定结构。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，通常采用垂直扩展（增加硬件资源）和水平扩展（增加节点）两种方式，但垂直扩展受限于硬件资源，水平扩展则可能导致性能下降。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，可以通过水平扩展实现分布式存储，提高系统性能，一些非关系型数据库如NoSQL，还支持自动分片和负载均衡等功能，进一步提高扩展性。
性能
1、关系型数据库：关系型数据库具有丰富的查询语言（SQL），能够进行复杂的数据操作，但在大数据场景下，关系型数据库的性能可能受到影响。
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2、非关系型数据库：非关系型数据库针对特定场景进行了优化，如文档型数据库适合处理非结构化数据，键值型数据库适合处理高频读写操作，在特定场景下，非关系型数据库的性能可能优于关系型数据库。
数据一致性
1、关系型数据库：关系型数据库强调数据一致性，通过事务机制保证数据的一致性，但在分布式环境下，关系型数据库可能面临一致性问题。
2、非关系型数据库：非关系型数据库通常不强调数据一致性，如CAP定理指出，分布式系统在一致性、可用性和分区容错性三者中只能保证两个，在实际应用中，非关系型数据库可根据需求选择一致性级别。
适用场景
1、关系型数据库：适用于数据结构固定、业务逻辑复杂、对数据一致性要求较高的场景，如企业级应用、金融系统等。
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2、非关系型数据库：适用于数据结构灵活、业务场景多变、对扩展性要求较高的场景，如物联网、社交网络、大数据分析等。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、性能、数据一致性和适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库类型，随着技术的不断发展，两者之间的界限逐渐模糊，未来数据库的发展趋势可能是融合关系型和非关系型数据库的优点，为用户提供更加高效、灵活的数据库解决方案。
标签： #非关系型数据库与关系型数据库的区别?
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