本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，数据以表格形式存储，由行和列组成，每个表格代表一个实体，行代表实体的一个实例，列代表实体的属性，关系型数据库强调数据的一致性和完整性，支持复杂的数据查询和事务处理。
2、非关系型数据库：采用非关系模型，数据存储方式多样，如文档、键值对、图等，非关系型数据库强调灵活性和扩展性，适用于处理大量非结构化数据。
数据结构
1、关系型数据库：数据结构固定，每个表格都有固定的列和行数，数据结构在数据库设计阶段就已经确定，修改难度较大。
2、非关系型数据库：数据结构灵活，可根据需求随时调整，文档型数据库中的文档结构可以自由定义，无需事先确定。
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扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，随着数据量的增加，性能会逐渐下降，在处理海量数据时，关系型数据库需要采用分区、分片等技术。
2、非关系型数据库：扩展性好，可通过分布式存储、横向扩展等方式实现海量数据的处理，MongoDB支持分布式存储，可轻松应对海量数据。
查询语言
1、关系型数据库：采用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，支持复杂的数据操作和事务处理，SQL具有丰富的函数和操作符，可实现强大的数据查询。
2、非关系型数据库：查询语言多样，如MongoDB的查询语言、Redis的Lua脚本等，非关系型数据库的查询语言通常比SQL简单，但功能相对较弱。
应用场景
1、关系型数据库：适用于处理结构化数据，如企业级应用、电子商务、金融等领域，关系型数据库在数据一致性、事务处理等方面具有优势。
2、非关系型数据库：适用于处理非结构化数据，如社交网络、物联网、大数据分析等领域，非关系型数据库在灵活性和扩展性方面具有优势。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据结构、扩展性、查询语言和应用场景等方面存在明显区别，在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的数据库类型，以下是对两种数据库优缺点的总结：
关系型数据库优点：
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（1）数据一致性高，易于保证数据完整性。
（2）支持复杂的数据查询和事务处理。
（3）拥有丰富的函数和操作符，可实现强大的数据查询。
关系型数据库缺点：
（1）扩展性较差，处理海量数据时性能下降。
（2）数据结构固定，修改难度较大。
非关系型数据库优点：
（1）数据结构灵活，易于调整。
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（2）扩展性好，可处理海量数据。
（3）适用于处理非结构化数据。
非关系型数据库缺点：
（1）数据一致性相对较低。
（2）查询语言功能较弱。
关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，选择合适的数据库类型需要根据具体需求和场景进行权衡。
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