本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库以关系模型为基础，采用二维表格的形式存储数据，数据结构清晰，便于理解和维护，关系型数据库的代表有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库（NoSQL）则不受关系模型的约束，数据结构多样化，支持键值、文档、列族、图等多种存储方式，非关系型数据库的代表有MongoDB、Redis、Cassandra等。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库的扩展性相对较弱，主要通过增加硬件资源（如CPU、内存、磁盘）来提升性能，在数据量较大时，容易出现性能瓶颈。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，可以通过增加节点（如副本、分片）来提升性能和存储容量，在分布式系统中，非关系型数据库能够更好地应对海量数据和高并发场景。
事务处理
1、关系型数据库
关系型数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，保证数据的一致性和完整性，在金融、电商等领域，关系型数据库的应用较为广泛。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库大多不支持ACID事务，但在一致性、隔离性方面有所妥协，对于一些对数据一致性要求不高的场景，如日志、缓存等，非关系型数据库具有更高的性能。
查询语言
1、关系型数据库
关系型数据库采用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，SQL语句具有丰富的功能，便于编写复杂的数据查询语句。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的查询语言各异，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Redis的Redis Query Language（RQL）等，这些查询语言通常较为简单，难以实现复杂的数据查询。
适用场景
1、关系型数据库
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关系型数据库适用于结构化数据、事务处理要求较高的场景，如金融、电商、ERP等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于非结构化数据、大数据、高并发、可扩展性要求较高的场景，如日志、缓存、物联网等。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、查询语言和适用场景等方面存在显著差异，在选择数据库时，应根据具体业务需求、数据特点等因素综合考虑，随着大数据、云计算等技术的发展，非关系型数据库的应用场景越来越广泛，未来两者将共同推动数据库技术的发展。
标签： #关系型数据库和非关系型区别有哪些方面
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