关系型数据库与非关系型数据库主要差异在于数据模型、扩展性、灵活性、性能和一致性。关系型数据库以表格形式存储数据，具有固定的结构，而非关系型数据库更灵活，支持多种数据结构。扩展性方面，关系型数据库通过增加服务器来扩展，而非关系型数据库支持水平扩展。性能上，非关系型数据库在处理大量数据时表现更优。一致性方面，关系型数据库强调强一致性，而非关系型数据库则更注重可用性。
本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库：采用关系模型，数据以表格形式存储，表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表数据字段，关系型数据库强调数据的结构化，通过表之间的关系实现数据关联。
2、非关系型数据库：采用非关系模型，数据以文档、键值对、图等形式存储，非关系型数据库更加灵活，能够根据应用需求调整数据结构。
数据一致性
1、关系型数据库：遵循ACID原则，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），确保数据在并发操作中的安全性。
2、非关系型数据库：大多遵循BASE原则，即基本可用（Basically Available）、软状态（Soft state）、最终一致性（Eventual consistency），在分布式系统中，BASE原则更加注重系统的可用性和扩展性。
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扩展性
1、关系型数据库：扩展性较差，当数据量增大时，需要通过增加服务器或优化数据库配置来提高性能。
2、非关系型数据库：具有较好的扩展性，可以通过增加节点实现水平扩展，提高系统性能。
性能
1、关系型数据库：在处理复杂查询、事务处理等方面具有优势，但面对海量数据时，性能可能会受到影响。
2、非关系型数据库：在处理大量数据、高并发场景下具有优势，尤其在分布式系统中，性能表现更为出色。
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应用场景
1、关系型数据库：适用于结构化数据存储、事务处理、数据分析等场景，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存储、大数据处理、物联网、社交网络等领域。
生态圈
1、关系型数据库：拥有较为成熟的生态系统，如MySQL、Oracle、SQL Server等，支持丰富的工具和插件。
2、非关系型数据库：生态圈相对年轻，但发展迅速，如MongoDB、Cassandra、Redis等，在各个领域都有广泛应用。
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数据迁移与集成
1、关系型数据库：数据迁移相对简单，可以通过SQL语句实现数据迁移和集成。
2、非关系型数据库：数据迁移和集成较为复杂，需要考虑数据格式、数据结构等因素。
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、性能、应用场景、生态圈以及数据迁移与集成等方面存在明显差异，在选择数据库时，应根据具体应用场景和需求进行权衡，随着大数据时代的到来，非关系型数据库在越来越多的领域得到广泛应用，而关系型数据库在保证数据安全性和稳定性的同时，也在不断优化和改进，以适应日益复杂的业务需求。
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