本文目录导读：
数据模型的不同
1、关系型数据库
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关系型数据库（RDBMS）基于关系模型，以表格形式存储数据，数据表由行和列组成，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段，关系型数据库强调数据的完整性、一致性和稳定性，通过定义外键、主键、索引等约束来保证数据的准确性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）则不遵循关系模型，数据存储方式多样，如键值对、文档、列族、图等，非关系型数据库强调可扩展性、灵活性和高并发处理能力，适用于大数据、实时性要求高等场景。
数据一致性的不同
1、关系型数据库
关系型数据库注重数据的一致性，通过事务、锁机制等确保数据的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性），在并发操作中，关系型数据库通过锁机制防止数据冲突，确保数据的一致性。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在一致性方面相对宽松，主要追求最终一致性，非关系型数据库通过分布式架构、副本机制等提高数据可用性，但在一致性方面不如关系型数据库严格，对于高并发、低延迟的应用场景，非关系型数据库更具优势。
扩展性的不同
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定局限性，主要表现在以下两个方面：
（1）垂直扩展：通过增加硬件资源（如CPU、内存）来提高数据库性能。
（2）水平扩展：通过增加数据库节点来提高并发处理能力。
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2、非关系型数据库
非关系型数据库在扩展性方面具有天然优势，主要表现在以下两个方面：
（1）横向扩展：通过增加数据库节点来提高并发处理能力。
（2）弹性扩展：根据业务需求动态调整资源，提高资源利用率。
适用场景的不同
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构稳定，变化不大的场景。
（2）对数据一致性、完整性和稳定性要求较高的场景。
（3）需要复杂查询、事务处理的场景。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
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（1）数据结构复杂，变化频繁的场景。
（2）对数据一致性、完整性和稳定性要求不高的场景。
（3）需要高并发、实时性处理的应用场景。
开发与维护的不同
1、关系型数据库
关系型数据库在开发与维护方面较为成熟，拥有丰富的工具和经验，但关系型数据库的开发与维护成本较高，需要专业的技术团队。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在开发与维护方面相对简单，入门门槛较低，但随着业务的发展，非关系型数据库的维护难度逐渐增加，需要不断优化和调整。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性、适用场景和开发与维护等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库类型，以实现高效、稳定、可靠的数据存储和处理。
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