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数据模型
关系型数据库（RDBMS）采用关系模型来存储数据，将数据存储在二维表格中，每个表格由行和列组成，行表示记录，列表示字段，数据之间的联系通过外键实现，MySQL、Oracle、SQL Server等都是关系型数据库。
非关系型数据库（NoSQL）采用非关系模型来存储数据，包括文档型、键值对、列存储、图存储等，非关系型数据库的数据结构相对灵活，可以存储复杂的数据类型，MongoDB、Redis、Cassandra等都是非关系型数据库。
扩展性
关系型数据库在扩展性方面存在一定的局限性，当数据量增大时，关系型数据库需要通过增加硬件资源（如CPU、内存、磁盘）来提高性能，关系型数据库的扩展性也受到SQL查询性能的影响。
非关系型数据库在扩展性方面具有优势，它们可以通过水平扩展（增加服务器）来提高性能，同时支持分布式存储和计算，这使得非关系型数据库在面对大规模数据时，具有更高的性能和稳定性。
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数据一致性
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，事务具有ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保数据在并发访问时的一致性。
非关系型数据库在数据一致性方面相对较弱，它们通常采用最终一致性模型，即数据在不同节点之间可能存在短暂的差异，非关系型数据库通过CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）来平衡这三者之间的关系。
事务处理
关系型数据库支持复杂的事务处理，可以处理多表关联查询、多行操作等，关系型数据库的事务处理能力较强，适合处理业务逻辑复杂、数据关联紧密的场景。
非关系型数据库在事务处理方面相对较弱，它们通常不支持复杂的事务处理，如多表关联查询、多行操作等，非关系型数据库适合处理业务逻辑简单、数据关联松散的场景。
应用场景
关系型数据库适用于以下场景：
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1、数据结构稳定，业务逻辑复杂；
2、需要保证数据一致性的场景；
3、复杂的查询需求，如多表关联查询、多行操作等。
非关系型数据库适用于以下场景：
1、数据结构灵活，业务逻辑简单；
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2、需要高扩展性、高性能的场景；
3、对数据一致性要求不高的场景。
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明显的区别，选择合适的数据库类型，需要根据具体业务需求、数据规模、性能要求等因素进行综合考虑，在实际应用中，关系型数据库和非关系型数据库可以相互补充，共同满足业务需求。
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