关系型数据库与非关系型数据库的区别包括，深入剖析，关系型数据库与非关系型数据库的五大核心区别

本文目录导读：

1. 数据模型
2. 扩展性
3. 性能
4. 事务处理
5. 适用场景

数据模型

1、关系型数据库：基于关系模型，以表格形式存储数据，采用行和列的二维结构，数据之间存在明确的关联关系，通过外键实现表之间的关联。

2、非关系型数据库：数据模型多样化，包括文档型、键值对、列族、图等，非关系型数据库的数据结构相对灵活，能够适应复杂多变的数据需求。

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扩展性

1、关系型数据库：扩展性较差，当数据量增大时，性能会受到影响，通常采用垂直扩展（增加服务器资源）和水平扩展（增加服务器数量）来提高性能。

2、非关系型数据库：扩展性较好，可以通过水平扩展来应对数据量的增长，一些非关系型数据库如MongoDB等还支持分布式部署，进一步提高扩展性。

性能

1、关系型数据库：在处理复杂查询和关联查询时，性能较好，但非关系型数据库在处理大量数据和高并发场景下，性能表现更优。

2、非关系型数据库：在处理大量数据和高并发场景下，性能表现更优，但在处理复杂查询和关联查询时，性能可能不如关系型数据库。

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事务处理

1、关系型数据库：支持强一致性，事务处理遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性）。

2、非关系型数据库：部分非关系型数据库支持强一致性，但更多采用最终一致性，事务处理能力相对较弱，部分非关系型数据库如MongoDB等不支持事务。

适用场景

1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、复杂查询和关联查询的场景，如企业级应用、金融系统等。

2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储、高并发、海量数据、分布式部署的场景，如物联网、社交网络、电商平台等。

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关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、性能、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，需要根据实际业务需求、数据特点和应用场景进行综合考虑，随着大数据时代的到来，非关系型数据库凭借其灵活性和扩展性，在众多领域得到广泛应用，关系型数据库在处理复杂查询和保证数据一致性方面仍具有优势，在实际应用中，可根据业务需求，选择关系型数据库、非关系型数据库或两者结合的方式，以满足不同场景下的数据存储和查询需求。

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