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随着互联网技术的飞速发展，数据库技术在各个领域都扮演着至关重要的角色，数据库可以分为关系数据库和非关系数据库两大类，这两类数据库在数据存储、查询、扩展等方面存在着显著的区别，本文将深入剖析关系数据库与非关系数据库的核心差异，帮助读者更好地理解它们的特性。
数据模型
1、关系数据库：关系数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，每个表格包含若干行和列，行代表数据记录，列代表数据字段，关系数据库通过定义数据表之间的关联关系，实现数据的组织和管理。
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2、非关系数据库：非关系数据库（NoSQL）采用非关系模型，包括文档型、键值型、列存储、图存储等，非关系数据库以数据为中心，不强调数据的结构化，允许数据的灵活变化。
扩展性
1、关系数据库：关系数据库在扩展性方面存在局限性，当数据量增大时，传统的关系数据库需要通过增加服务器、分区、复制等方式来提高性能，这种方式容易导致系统复杂度增加，维护成本上升。
2、非关系数据库：非关系数据库在扩展性方面具有明显优势，许多非关系数据库采用分布式架构，能够实现水平扩展，轻松应对海量数据的存储和查询需求。
查询语言
1、关系数据库：关系数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，SQL语言功能强大，支持复杂的数据查询操作，但编写复杂的查询语句需要较高的技术能力。
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2、非关系数据库：非关系数据库通常使用自己的查询语言或API进行数据操作，这些查询语言或API相对于SQL来说，更简单易用，但功能相对有限。
事务处理
1、关系数据库：关系数据库强调数据的一致性，支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，这使得关系数据库在处理事务性数据时具有很高的可靠性。
2、非关系数据库：非关系数据库在事务处理方面存在一定的局限性，虽然一些非关系数据库也支持事务处理，但它们的事务能力通常不如关系数据库。
适用场景
1、关系数据库：关系数据库适用于结构化数据存储、事务性数据处理、复杂查询操作等场景，如金融、电信、企业资源规划（ERP）等领域。
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2、非关系数据库：非关系数据库适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时数据处理、分布式系统等场景，如社交网络、电子商务、物联网等领域。
关系数据库和非关系数据库在数据模型、扩展性、查询语言、事务处理和适用场景等方面存在显著差异，选择合适的数据库类型，需要根据实际应用需求、业务特点和技术背景进行综合考虑，在当前大数据时代，关系数据库和非关系数据库各有所长，相互补充，共同推动数据库技术的发展。
标签： #关系数据库和非关系数据库区别
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