本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库以表格形式存储数据，通过表与表之间的关联关系来组织数据，其核心概念是“关系”，每个表都包含多列，每一列代表一个属性，而每一行则代表一个实体。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库的数据模型较为灵活，主要包括以下几种：
（1）键值对存储：以键值对形式存储数据，如Redis。
（2）文档存储：以文档形式存储数据，如MongoDB。
（3）列存储：以列形式存储数据，如HBase。
（4）图形数据库：以图结构存储数据，如Neo4j。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库通常遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，确保数据的一致性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在数据一致性方面相对宽松，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。
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扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库的扩展性相对较差，通常采用垂直扩展（增加服务器硬件资源）和水平扩展（增加服务器数量）两种方式。
2、非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，通常采用分布式存储和集群技术实现水平扩展。
性能
1、关系型数据库
关系型数据库在处理复杂查询、事务处理等方面具有优势，但性能受限于硬件资源。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在处理大数据量、高并发访问等方面具有优势，但性能受限于数据模型。
适用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
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（1）需要强一致性、事务处理的业务场景。
（2）数据结构相对固定，变化不大的业务场景。
（3）需要复杂查询、报表分析的业务场景。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
（1）需要高并发、高可扩展性的业务场景。
（2）数据结构复杂、变化频繁的业务场景。
（3）需要处理大量非结构化数据的业务场景。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性、性能和适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求和特点选择合适的数据库类型，以实现高效、稳定的数据存储和查询，随着大数据时代的到来，非关系型数据库在市场中的地位逐渐上升，有望成为未来数据存储和管理的首选方案。
标签： #非关系型数据库与关系型数据库的区别?
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