本文目录导读：
数据模型
关系型数据库（RDBMS）基于关系模型，数据以表格形式存储，通过行和列来组织数据，关系型数据库中的数据通过外键和主键进行关联，实现数据的完整性和一致性，而非关系型数据库（NoSQL）则采用多种数据模型，如键值对、文档、列族、图形等，适用于不同类型的数据存储需求。
扩展性
关系型数据库在处理大量数据时，扩展性较差，通常需要通过增加服务器、优化数据库配置等方式来实现扩展，而非关系型数据库具有更好的扩展性，可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（提高服务器性能）来实现。
性能
关系型数据库在处理复杂查询、事务处理等方面具有优势，而非关系型数据库在处理大规模、高并发的数据读写操作时，性能更优，非关系型数据库通常采用内存缓存技术，提高数据读写速度。
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灵活性与适应性
关系型数据库在数据结构上较为固定，一旦设计好数据库结构，修改起来较为困难，而非关系型数据库具有更高的灵活性，可以根据实际需求调整数据结构，这使得非关系型数据库在处理复杂业务场景时，具有更强的适应性。
生态系统
关系型数据库拥有成熟的生态系统，包括丰富的工具、框架、社区等，而非关系型数据库虽然发展迅速，但生态系统相对较弱，不过，随着非关系型数据库的普及，其生态系统也在逐步完善。
数据一致性
关系型数据库强调数据一致性，通过事务、锁等机制确保数据的一致性，而非关系型数据库在一致性方面较为宽松，允许一定程度的数据不一致，这种设计使得非关系型数据库在处理高并发、大数据场景时，具有更高的性能。
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适用场景
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，而非关系型数据库适用于非结构化数据、大数据、实时处理、分布式系统等场景。
安全性
关系型数据库在安全性方面较为成熟，提供了丰富的安全机制，而非关系型数据库在安全性方面相对较弱，但也在逐步完善，在选择非关系型数据库时，需要关注其安全性能。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、扩展性、性能、灵活性、生态系统、数据一致性、适用场景、安全性等方面存在较大差异，在实际应用中，应根据业务需求、数据特点等因素选择合适的数据库类型，随着技术的发展，两种数据库类型之间的界限将逐渐模糊，相互借鉴、融合的趋势将更加明显。
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标签： #非关系型数据库与关系型数据库的区别?
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