本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库采用表格形式存储数据，通过表与表之间的关系来关联数据，每个表由行和列组成，行代表记录，列代表字段，关系型数据库的典型代表有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库不依赖于固定的表格结构，数据以文档、键值对、图形等多种形式存储，非关系型数据库更加灵活，可以适应不同场景下的数据存储需求，常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
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扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在局限性，当数据量增大时，需要增加更多的硬件资源，如CPU、内存等，以提高数据库性能，关系型数据库的扩展性还受到SQL查询优化、事务处理等因素的影响。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在扩展性方面具有明显优势，它们可以通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加硬件资源）来提高性能，非关系型数据库通常采用分布式架构，能够更好地应对海量数据的存储和查询需求。
事务处理
1、关系型数据库
关系型数据库具有完善的事务处理机制，能够保证数据的完整性和一致性，事务处理包括原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）四个特性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在事务处理方面存在一定局限性，虽然一些非关系型数据库（如MongoDB）提供了类似事务的处理机制，但它们的事务处理能力相对较弱，在处理高并发、高并发的场景下，非关系型数据库的事务处理能力可能无法满足需求。
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查询语言
1、关系型数据库
关系型数据库使用SQL（Structured Query Language）作为查询语言，具有丰富的功能，如连接、子查询、聚合等，SQL查询语言经过多年的发展，已经成为数据库领域的通用标准。
2、非关系型数据库
非关系型数据库通常使用特定的查询语言，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Redis的Redis Query Language（RQL）等，这些查询语言与SQL相比，功能相对较弱，但在特定场景下具有较高的效率。
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）数据结构相对固定，需要保证数据完整性和一致性的场景；
（2）业务逻辑复杂，需要使用复杂查询的场景；
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（3）对事务处理要求较高的场景。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构复杂，需要灵活存储和查询的场景；
（2）对扩展性要求较高的场景；
（3）高并发、大数据量的场景。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、事务处理、查询语言和应用场景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类型，以提高系统的性能和可扩展性，随着技术的不断发展，两种数据库类型将相互借鉴，逐渐融合，为用户提供更加丰富的选择。
标签： #关系型和非关系型数据库的区别是什么
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