本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：以关系模型为基础，通过二维表来组织数据，数据之间的关系通过外键来表示，遵循严格的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则。
2、非关系型数据库：数据模型多样化，如键值对、文档、列族、图等，数据之间没有严格的关系，通常遵循BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则。
扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，当数据量增大时，性能会受到影响，通常通过增加服务器、分区、分片等技术来提高扩展性。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，可以通过横向扩展（增加服务器）和纵向扩展（增加内存、CPU）来提高性能。
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数据一致性
1、关系型数据库：遵循ACID原则，保证数据的一致性、可靠性和安全性。
2、非关系型数据库：遵循BASE原则，强调系统的可用性和性能，数据一致性可能会有所牺牲。
应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据、事务性操作、需要高度数据一致性的场景，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、大数据处理、高并发场景，如社交网络、物联网、实时推荐系统等。
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查询语言
1、关系型数据库：使用SQL（结构化查询语言）进行数据查询，支持复杂的查询操作，如多表关联、子查询等。
2、非关系型数据库：查询语言多样，如MongoDB的MongoDB Query Language（MQL）、Cassandra的CQL（Cassandra Query Language）等，通常不支持复杂的查询操作。
数据迁移与集成
1、关系型数据库：数据迁移与集成相对容易，可以通过SQL语言进行数据迁移，与其他系统进行集成。
2、非关系型数据库：数据迁移与集成相对复杂，需要考虑数据模型、数据格式等因素，可能需要进行部分重写。
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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、数据一致性、应用场景和查询语言等方面存在显著差异，在选择数据库时，应根据实际需求、业务特点和技术栈等因素进行综合考虑，随着大数据、云计算等技术的发展，非关系型数据库在处理海量数据、高并发场景等方面具有明显优势，逐渐成为数据库领域的重要力量，关系型数据库在保证数据一致性、安全性等方面仍具有不可替代的地位，在实际应用中，可根据业务需求，将关系型数据库和非关系型数据库相结合，实现优势互补。
标签： #关系型数据库与非关系型数据库
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