关系型数据库和非关系型区别有哪些例子图片，关系型数据库与非关系型数据库的区别与实例解析

本文目录导读：

1. 关系型数据库与非关系型数据库概述
2. 数据模型区别
3. 数据存储方式区别
4. 数据查询方式区别
5. 适用场景区别

关系型数据库与非关系型数据库概述

关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是当前数据库领域的两大流派，它们在数据模型、数据存储方式、数据查询方式等方面存在显著差异，本文将从以下几个方面对关系型数据库与非关系型数据库的区别进行解析，并提供相关实例。

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数据模型区别

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联来组织数据，关系型数据库的数据模型是基于实体-关系模型的，即数据以实体（表）和实体之间的关系（外键）来表示。

实例：MySQL、Oracle、SQL Server等。

2、非关系型数据库：数据模型较为灵活，可以根据实际需求设计，常见的非关系型数据库有文档型、键值对、列族、图等。

实例：MongoDB（文档型）、Redis（键值对）、Cassandra（列族）、Neo4j（图）等。

数据存储方式区别

1、关系型数据库：采用行式存储，每行数据占用固定空间，便于索引和查询优化。

实例：MySQL、Oracle、SQL Server等。

2、非关系型数据库：存储方式多样，如文档型数据库采用JSON格式存储，键值对数据库以键值对形式存储。

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实例：MongoDB（JSON格式）、Redis（键值对）、Cassandra（列族）等。

数据查询方式区别

1、关系型数据库：采用SQL语言进行数据查询，支持复杂查询，如多表连接、子查询等。

实例：MySQL、Oracle、SQL Server等。

2、非关系型数据库：查询方式多样，如文档型数据库使用类似SQL的查询语句，键值对数据库通过键直接访问数据。

实例：MongoDB（类似SQL的查询语句）、Redis（通过键访问数据）等。

适用场景区别

1、关系型数据库：适用于结构化数据、事务处理、复杂查询等场景。

实例：电子商务、金融、物流等领域。

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2、非关系型数据库：适用于非结构化数据、大数据处理、实时应用等场景。

实例：社交网络、物联网、实时推荐系统等领域。

关系型数据库与非关系型数据库在数据模型、数据存储方式、数据查询方式等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体场景和需求选择合适的数据库类型，以下为两者适用场景的对比：

关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，应根据实际需求进行选择，在当今大数据时代，两者结合使用，可以更好地满足各类应用场景的需求。

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