本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，以表格形式存储数据，数据之间通过外键进行关联，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
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2、非关系型数据库：数据模型丰富，包括键值对、文档、列族、图等，如MongoDB、Redis、Cassandra等。
数据一致性
1、关系型数据库：强调数据一致性，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，确保数据准确可靠。
2、非关系型数据库：数据一致性相对较弱，通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，允许一定程度的数据不一致。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性相对较差，当数据量增大时，往往需要通过垂直扩展（增加硬件资源）来解决性能瓶颈。
2、非关系型数据库：扩展性较好，可以通过水平扩展（增加节点）来实现性能提升，如MongoDB、Redis等。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储，如企业级应用、电子商务、金融等领域。
2、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、大数据等领域。
开发难度
1、关系型数据库：开发难度相对较高，需要掌握SQL语言，对数据库设计、优化等方面有较深入的了解。
2、非关系型数据库：开发难度相对较低，无需掌握复杂的SQL语言，适合快速开发。
优缺点对比
1、关系型数据库：
优点：
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（1）数据一致性高，可靠性好；
（2）技术成熟，生态系统完善；
（3）易于维护和优化。
缺点：
（1）扩展性较差；
（2）开发难度较高；
（3）不适用于非结构化数据存储。
2、非关系型数据库：
优点：
（1）扩展性好，性能优越；
（2）开发难度较低；
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（3）适用于非结构化数据存储。
缺点：
（1）数据一致性相对较弱；
（2）技术相对较新，生态系统尚不完善；
（3）维护和优化难度较大。
关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，选择合适的数据库类型取决于具体的应用场景和需求，在实际应用中，可以根据以下原则进行选择：
1、如果数据结构稳定，对数据一致性要求较高，选择关系型数据库；
2、如果数据结构复杂，对性能要求较高，选择非关系型数据库；
3、如果应用场景需要处理大量非结构化数据，选择非关系型数据库。
标签： #关系型数据库区别
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