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随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各个领域都发挥着至关重要的作用，数据库系统根据其数据模型的不同，主要分为关系型数据库和非关系型数据库，本文将从数据模型、存储方式、性能、扩展性、应用场景等方面对关系型数据库和非关系型数据库进行对比分析，以帮助读者了解二者的差异与优劣。
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库采用关系模型，将数据存储在二维表中，表之间通过外键进行关联，关系型数据库具有严格的范式要求，如第一范式、第二范式、第三范式等，以保证数据的完整性、一致性和可靠性。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）采用非关系模型，如文档模型、键值对模型、图形模型等，非关系型数据库对数据模型的要求相对宽松，可以灵活地存储结构化和非结构化数据。
存储方式
1、关系型数据库
关系型数据库通常采用关系代数进行数据查询，支持SQL语言，数据存储在磁盘上的文件系统或数据库管理系统（DBMS）中，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库存储方式多样，如文档存储、键值对存储、图存储等，数据存储在分布式文件系统、云存储或内存中，如MongoDB、Redis、Neo4j等。
性能
1、关系型数据库
关系型数据库在处理结构化数据、执行复杂查询、事务处理等方面具有优势，但随着数据量的增长，关系型数据库的性能可能受到影响。
2、非关系型数据库
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非关系型数据库在处理非结构化数据、高并发读写、分布式存储等方面具有优势，非关系型数据库通常采用水平扩展，能够更好地应对大数据场景。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库的扩展性相对较弱，主要依靠垂直扩展（增加硬件资源）来实现，当数据量达到一定程度时，可能需要更换数据库系统。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的水平扩展性，可以通过增加节点来实现扩展，在分布式存储和计算方面，非关系型数据库具有明显优势。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）结构化数据存储和查询；
（2）事务处理和数据处理；
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（3）需要保证数据完整性和一致性的场景。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）非结构化数据存储和查询；
（2）高并发读写；
（3）分布式存储和计算；
（4）需要灵活扩展的场景。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、存储方式、性能、扩展性等方面存在差异，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库系统，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，关系型数据库和非关系型数据库可能会融合发展，以满足更多场景的需求。
标签： #关系型数据库和非关系型
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