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随着信息技术的飞速发展，数据库技术已成为支撑各行各业信息处理的重要工具，数据库主要分为关系型数据库和非关系型数据库两大类，它们在数据存储、查询、扩展性等方面存在显著差异，同时也具有一些联系，本文将从多个角度对关系型数据库和非关系型数据库的区别与联系进行深入解析。
区别
1、数据模型
关系型数据库采用关系模型，将数据组织成二维表，以行和列的形式存储数据，而非关系型数据库则采用不同的数据模型，如文档型、键值对、列族、图等，以适应不同的应用场景。
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2、数据存储
关系型数据库通常采用固定结构，数据存储在数据库表中，查询操作通过SQL语言进行，而非关系型数据库则采用动态结构，数据存储在非结构化的文档、键值对等格式中，查询操作通常使用特定的查询语言。
3、扩展性
关系型数据库在处理大量数据时，扩展性较差，当数据量增大时，往往需要通过增加硬件资源或优化数据库设计来提高性能，而非关系型数据库具有较好的扩展性，可通过水平扩展（增加服务器）和垂直扩展（增加内存、CPU等）来提升性能。
4、事务处理
关系型数据库支持严格的事务处理，能够保证数据的完整性和一致性，而非关系型数据库在事务处理方面存在一定局限性，部分数据库如MongoDB、Redis等支持弱一致性，无法保证事务的原子性。
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5、开源与商业
关系型数据库既有开源版本，如MySQL、PostgreSQL等，也有商业版本，如Oracle、SQL Server等，而非关系型数据库大多数为开源，如MongoDB、Cassandra等。
联系
1、应用场景
关系型数据库和非关系型数据库在应用场景上具有一定的互补性，关系型数据库适用于结构化数据存储、事务处理、报表分析等场景；而非关系型数据库适用于非结构化数据存储、大数据处理、实时应用等场景。
2、数据迁移
随着业务发展，企业可能会从关系型数据库迁移到非关系型数据库，或反之，数据迁移工具和方案可以帮助企业在保持数据完整性的前提下，实现数据库的平滑切换。
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3、技术融合
近年来，关系型数据库和非关系型数据库在技术方面逐渐融合，部分关系型数据库支持JSON格式存储，非关系型数据库也支持SQL查询语言，这种技术融合有助于企业更好地应对多样化的数据需求。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、存储方式、扩展性、事务处理等方面存在显著差异，但在应用场景、数据迁移和技术融合等方面，两者又具有一定的联系，企业在选择数据库时，应根据实际需求、业务发展和技术优势进行综合考虑。
标签： #关系型数据库和非关系型数据库的区别和联系
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