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，通过表与表之间的关系进行数据关联，数据模型通常为结构化查询语言（SQL）。
2、非关系型数据库：数据模型多样化，包括键值对、文档、列族、图等，数据存储方式更加灵活，适应不同类型的数据。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较低，当数据量增大时，需要通过增加硬件资源（如服务器、存储等）来提高性能。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（提高服务器性能）来提高性能。
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数据一致性
1、关系型数据库：强一致性，要求所有节点上的数据保持一致。
2、非关系型数据库：弱一致性，允许在一定时间内，不同节点上的数据存在差异。
事务处理
1、关系型数据库：支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，适用于对数据一致性要求较高的场景。
2、非关系型数据库：部分支持ACID事务，部分支持BASE（基本可用、软状态、最终一致性）模型，适用于对数据一致性要求不高的场景。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储，如企业级应用、电子商务、金融等领域。
2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储，如社交网络、物联网、大数据分析等领域。
优缺点对比
1、关系型数据库优点：
（1）数据模型成熟，易于理解和使用。
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（2）支持复杂查询，便于数据分析和处理。
（3）事务处理能力强，保证数据一致性。
2、关系型数据库缺点：
（1）扩展性较差，难以应对海量数据。
（2）对非结构化数据支持有限。
3、非关系型数据库优点：
（1）扩展性好，适应海量数据存储。
（2）支持多种数据模型，便于处理非结构化数据。
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（3）易于实现分布式部署。
4、非关系型数据库缺点：
（1）数据模型相对复杂，不易理解和使用。
（2）查询能力相对较弱，难以处理复杂的数据分析。
（3）事务处理能力相对较弱，难以保证数据一致性。
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显著差异，在实际应用中，应根据业务需求和数据特点选择合适的数据库类型，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，部分关系型数据库开始支持非结构化数据，非关系型数据库也在不断提升事务处理能力，在未来，两种数据库类型将更好地相互融合，满足不同场景下的需求。
标签： #关系型和非关系型数据库区别
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