非关系型数据库与关系型数据库在数据存储方式、扩展性、灵活性等方面存在显著差异。非关系型数据库无需固定模式，支持海量数据存储，适用于快速变化的数据，而关系型数据库以表格形式存储数据，结构化查询语言SQL强大，适用于复杂事务处理。两者各有优势，近年来在融合中寻求平衡，以适应不同应用场景的需求。
本文目录导读：
随着互联网的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，对数据库技术提出了更高的要求，关系型数据库和非关系型数据库作为两种主流的数据库技术，各自具有独特的优势和局限性，本文将深入探讨非关系型数据库与关系型数据库的区别和联系，以期为读者提供有益的参考。
区别
1、数据模型
关系型数据库采用关系模型，数据以表格形式存储，通过行和列进行组织，而非关系型数据库采用多种数据模型，如键值对、文档、列族、图等，数据存储方式更加灵活。
2、扩展性
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关系型数据库在扩展性方面存在局限性，如增加存储空间或处理能力时，需要升级硬件设备或优化数据库结构，而非关系型数据库具有较好的横向扩展性，通过增加节点即可实现扩展。
3、复杂性
关系型数据库具有较高的复杂性，需要遵循严格的SQL语言规范，并具备丰富的查询优化功能，而非关系型数据库相对简单，易于学习和使用。
4、事务处理
关系型数据库支持严格的事务处理，如ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，确保数据的一致性和可靠性，而非关系型数据库在事务处理方面存在一定局限性，如分布式数据库、高并发场景等。
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5、开源与商业
关系型数据库既有开源版本，如MySQL、PostgreSQL等，也有商业版本，如Oracle、SQL Server等，而非关系型数据库多采用开源模式，如MongoDB、Redis等。
联系
1、应用场景
关系型数据库和非关系型数据库各有适用的场景，关系型数据库适用于结构化数据、事务处理要求较高的场景，如企业级应用、金融系统等，而非关系型数据库适用于非结构化数据、高并发、分布式场景，如社交网络、物联网等。
2、技术融合
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随着技术的发展，关系型数据库和非关系型数据库在技术层面逐渐融合，一些关系型数据库产品引入了NoSQL功能，如MySQL的InnoDB引擎支持JSON文档存储；一些非关系型数据库产品也引入了SQL查询功能，如MongoDB支持SQL查询。
3、数据迁移
在实际情况中，企业可能会根据业务需求，将数据从关系型数据库迁移到非关系型数据库，或反之，这要求数据库技术具备良好的兼容性和迁移能力。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、复杂性、事务处理等方面存在明显差异，但它们在应用场景、技术融合、数据迁移等方面具有紧密联系，在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的数据库技术，以实现业务目标，随着技术的不断发展，关系型数据库和非关系型数据库之间的界限将越来越模糊，两者将共同推动数据库技术的发展。
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