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数据模型
关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）在数据模型上有着本质的区别。
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1、关系型数据库：基于关系模型，将数据存储在二维表中，通过表与表之间的关系来表示实体之间的关系，学生、课程、成绩等实体可以分别存储在不同的表中，通过外键建立关联。
2、非关系型数据库：数据模型多样化，包括键值对、文档、列族、图形等，非关系型数据库的数据结构更加灵活，可以存储复杂的数据类型，如JSON、XML等。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较差，主要通过增加硬件资源（如CPU、内存、存储等）来实现，当数据量增大时，需要增加更多的硬件资源，否则可能导致性能下降。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，可以通过水平扩展（增加节点）和垂直扩展（增加硬件资源）来实现，MongoDB、Cassandra等数据库支持分布式存储，可以轻松应对海量数据。
性能
1、关系型数据库：在处理复杂查询、事务处理等方面具有优势，由于关系型数据库的数据结构较为规范，查询优化器可以更好地优化查询计划，提高查询效率。
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2、非关系型数据库：在处理大量并发读写操作、实时数据等方面具有优势，非关系型数据库的数据结构灵活，可以快速读取和写入数据。
数据一致性
1、关系型数据库：强一致性，关系型数据库通过事务机制保证数据的一致性，即在一个事务中，所有操作要么全部成功，要么全部失败。
2、非关系型数据库：弱一致性，非关系型数据库在保证数据一致性的同时，更注重系统的可用性和分区容错性，分布式数据库在分区故障时，可以继续提供服务，但数据可能存在短暂的不一致性。
应用场景
1、关系型数据库：适用于业务逻辑复杂、数据结构稳定的场景，如ERP、CRM、金融等领域。
2、非关系型数据库：适用于业务逻辑简单、数据结构复杂、高并发、海量数据存储的场景，如社交网络、电子商务、物联网等领域。
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关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、性能、数据一致性和应用场景等方面存在明显区别，在选择数据库时，应根据具体业务需求和特点进行合理选择，以下是一些选择数据库的建议：
1、如果业务逻辑复杂、数据结构稳定，且对数据一致性要求较高，建议选择关系型数据库。
2、如果业务逻辑简单、数据结构复杂、高并发、海量数据存储，且对数据一致性要求不高，建议选择非关系型数据库。
3、在实际应用中，也可以将关系型数据库和非关系型数据库结合起来，发挥各自的优势，提高系统性能和可靠性。
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