本文目录导读：
概述
随着互联网的快速发展，数据库技术也日新月异，关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）成为两大主流数据库系统，它们在数据存储、查询、扩展等方面各有特点，本文将从多个方面深度解析关系型数据库与非关系型数据库的区别。
数据模型
1、关系型数据库：关系型数据库以表格形式存储数据，每个表格由行和列组成，行代表记录，列代表字段，数据之间通过关系连接，如外键、关联表等。
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2、非关系型数据库：非关系型数据库的数据模型较为灵活，如文档型、键值型、列族型、图型等，数据存储形式多样，可满足不同场景的需求。
查询语言
1、关系型数据库：查询语言主要为SQL（Structured Query Language），具有丰富的查询功能，如多表查询、子查询、聚合函数等。
2、非关系型数据库：查询语言各异，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Redis的Redis Query Language（RQL）等，查询功能相对简单，但支持灵活的数据模型。
扩展性
1、关系型数据库：关系型数据库在扩展性方面相对较弱，当数据量增加时，性能会受到影响，解决方法有垂直扩展（增加硬件资源）和水平扩展（增加节点）。
2、非关系型数据库：非关系型数据库在扩展性方面具有优势，支持分布式存储和计算，可轻松实现水平扩展。
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一致性
1、关系型数据库：关系型数据库强调强一致性，如ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。
2、非关系型数据库：非关系型数据库在一致性方面相对较弱，如CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）中的CAP原则，在分布式系统中，非关系型数据库通常以可用性和分区容错性为优先。
事务处理
1、关系型数据库：关系型数据库支持复杂的事务处理，如事务隔离级别、回滚、锁定等。
2、非关系型数据库：非关系型数据库的事务处理相对简单，如MongoDB支持多文档事务，但功能相对有限。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、复杂查询、事务处理等场景，如企业级应用、金融系统等。
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2、非关系型数据库：适用于非结构化数据存储、高并发、分布式系统等场景，如大数据处理、实时应用等。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、查询语言、扩展性、一致性、事务处理等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库系统，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，未来可能出现更多融合两种数据库特性的新型数据库系统。
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