非关系型数据库与关系型数据库的区别
定义与历史背景
非关系型数据库（NoSQL）和关系型数据库（RDBMS）是两种不同的数据库管理系统，关系型数据库起源于1970年代，由E.F. Codd提出关系模型，随后逐渐成为主流的数据库技术,而非关系型数据库则是在21世纪初随着互联网和大数据时代的到来而兴起的一种新型数据库技术。
数据模型
关系型数据库
关系型数据库采用关系模型，数据以表格形式存储，每个表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表数据字段,关系型数据库通过外键和主键等关系来维护数据之间的联系。
非关系型数据库
非关系型数据库不遵循关系模型，数据存储方式多样，包括键值对、文档、列族、图等,非关系型数据库更适合于处理非结构化或半结构化数据。
数据一致性
关系型数据库
关系型数据库强调数据一致性，通过事务和锁机制来保证数据的一致性，在并发环境下，关系型数据库可以保证ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。
非关系型数据库
非关系型数据库对数据一致性的要求相对较低，通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）模型，在分布式系统中,非关系型数据库可以容忍一定程度的延迟和数据不一致。
扩展性
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，当数据量增大时，需要通过水平扩展（增加服务器）或垂直扩展（增加硬件资源）来提高性能。
非关系型数据库
非关系型数据库具有较好的扩展性，支持水平扩展，通过增加节点，可以轻松实现数据量的线性增长,提高系统性能。
适用场景
关系型数据库
关系型数据库适用于结构化数据存储，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等应用，关系型数据库在事务处理、数据查询等方面具有优势。
非关系型数据库
非关系型数据库适用于非结构化或半结构化数据存储，如日志、社交网络、物联网等应用，非关系型数据库在处理大规模数据、高并发访问等方面具有优势。
非关系型数据库与关系型数据库在数据模型、数据一致性、扩展性和适用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，根据业务需求和系统特点选择合适的数据库技术至关重要，随着技术的发展，两者之间的界限逐渐模糊，许多非关系型数据库开始引入关系型数据库的特性,以适应更广泛的应用场景。