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概述
随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各行各业中发挥着至关重要的作用，数据库技术主要分为关系型数据库和非关系型数据库（即结构性型数据库），两者在数据存储、查询和管理等方面存在着显著的差异，本文将从五个方面深入解析关系型数据库与结构性型数据库的区别。
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，将数据组织成一张或多张二维表格，表格中的每一行代表一个实体，每一列代表实体的一个属性，关系型数据库通过表与表之间的关联来表示实体之间的关系。
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2、结构性型数据库：采用非关系模型，如文档模型、键值对模型、图形模型等，结构性型数据库的数据结构相对灵活，可以存储各种复杂的数据类型。
查询语言
1、关系型数据库：使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询，SQL是一种标准化的查询语言，具有丰富的功能，如数据查询、插入、更新、删除等。
2、结构性型数据库：查询语言各不相同，如MongoDB使用JSON-like的查询语言，Redis使用Lua脚本进行查询。
扩展性
1、关系型数据库：在扩展性方面，关系型数据库主要依靠垂直扩展（增加服务器资源）和水平扩展（增加服务器数量）来实现，随着数据量的增加，关系型数据库的性能可能会受到影响。
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2、结构性型数据库：结构性型数据库在扩展性方面具有优势，通过分布式存储和计算技术，可以实现横向扩展，提高系统性能。
事务处理
1、关系型数据库：关系型数据库支持强一致性，事务处理遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），在处理高并发、高可靠性要求的数据场景下，关系型数据库具有明显优势。
2、结构性型数据库：结构性型数据库通常支持最终一致性，事务处理遵循CAP定理（一致性、可用性、分区容错性），在处理大规模、高并发的数据场景下，结构性型数据库能够更好地满足需求。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、事务处理、数据安全性要求较高的场景，如金融、电信、企业级应用等。
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2、结构性型数据库：适用于非结构化数据存储、大数据处理、高并发场景，如物联网、社交网络、电子商务等。
关系型数据库与结构性型数据库在数据模型、查询语言、扩展性、事务处理和应用场景等方面存在显著差异，在选择数据库技术时，应根据实际需求、业务场景和性能要求进行综合考虑，随着数据库技术的发展，两者之间的界限将逐渐模糊，未来可能会出现更多融合两种数据库优势的新型数据库技术。
标签： #关系型数据库与结构性型数据库的区别是什么
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