本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：以关系模型为基础，通过表格来组织数据，表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表字段。
2、非关系型数据库：数据模型多样，包括键值对、文档、列族、图等，可以根据应用场景选择合适的数据模型。
数据结构
1、关系型数据库：数据以表格形式存储，每个表格包含多个字段，字段之间通过关系进行关联。
2、非关系型数据库：数据结构相对灵活，可根据实际需求设计数据结构，支持复杂的数据类型和结构。
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查询语言
1、关系型数据库：使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，具有丰富的查询功能，支持复杂查询语句。
2、非关系型数据库：查询语言相对简单，部分非关系型数据库使用类似SQL的查询语言，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL），但功能相对有限。
扩展性和性能
1、关系型数据库：扩展性相对较低，当数据量增大时，需要通过增加服务器、优化数据库设计等方式提高性能。
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（优化硬件）提高性能。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、事务型应用、复杂查询等场景，如金融、电信、企业级应用等。
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2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、实时应用、大数据处理等场景，如物联网、社交媒体、电子商务等。
数据一致性
1、关系型数据库：强调数据一致性，通过事务、锁等机制保证数据的一致性。
2、非关系型数据库：对数据一致性要求相对较低，部分非关系型数据库采用最终一致性模型。
开发难度
1、关系型数据库：开发难度相对较高，需要掌握SQL语言、数据库设计、优化等技术。
2、非关系型数据库：开发难度相对较低，部分非关系型数据库提供简单易用的API和开发工具。
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生态系统
1、关系型数据库：拥有丰富的生态系统，包括数据库管理工具、开发框架、数据迁移工具等。
2、非关系型数据库：生态系统相对较新，但随着非关系型数据库的快速发展，生态系统也在不断完善。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据结构、查询语言、扩展性、应用场景、数据一致性、开发难度和生态系统等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求和场景选择合适的数据存储方案，随着技术的不断发展，两者之间的界限逐渐模糊，未来可能会有更多融合的趋势。
标签： #关系型数据库和非关系型数据库有什么不同
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