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数据模型的不同
关系型数据库（RDBMS）采用关系模型来组织数据，数据以表格形式存储，每个表格由行和列组成，行代表记录，列代表字段，而非关系型数据库（NoSQL）则采用非关系模型，数据存储方式更加灵活，可以是键值对、文档、列族、图等。
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扩展性不同
关系型数据库在处理大量数据时，扩展性相对较差，通常需要通过增加服务器来提高性能，称为垂直扩展，而非关系型数据库支持水平扩展，通过增加更多的节点来提高性能，具有更高的可扩展性。
数据一致性不同
关系型数据库强调数据的一致性，遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保数据在并发操作下的正确性，而非关系型数据库在数据一致性方面相对宽松，通常遵循BASE原则（基本可用、软状态、最终一致性），在性能和一致性之间进行权衡。
数据查询语言不同
关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，具有丰富的查询功能，如连接、子查询、分组等，而非关系型数据库通常使用特定的查询语言，如MongoDB的查询语言、Cassandra的CQL等，查询功能相对较弱。
应用场景不同
关系型数据库适用于结构化数据存储，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等业务系统，而非关系型数据库适用于非结构化数据存储，如社交网络、物联网、大数据等场景。
以下是一些具体的应用场景：
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1、关系型数据库：
（1）企业级应用：如ERP、CRM、SCM等，这些应用对数据一致性、完整性和安全性要求较高。
（2）数据仓库：如OLAP、数据挖掘等，这些应用需要处理大量数据，对查询性能要求较高。
2、非关系型数据库：
（1）社交网络：如微博、微信等，这些应用需要存储大量的非结构化数据，对扩展性要求较高。
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（2）物联网：如智能家居、车联网等，这些应用需要实时处理大量数据，对性能要求较高。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、数据一致性、查询语言和应用场景等方面存在显著差异，在选择数据库时，应根据具体应用场景和需求进行合理选择，随着技术的不断发展，两种数据库之间的界限逐渐模糊，一些关系型数据库开始支持非关系型数据存储，而非关系型数据库也在不断完善，以适应更多的应用场景。
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