关系型数据库和非关系型区别有哪些
关系型数据库和非关系型区别有哪些？
关系型数据库和非关系型数据库在数据存储方式、数据结构和扩展性、事务支持、查询语言以及应用场景等方面存在显著的差异。选择哪种类型的数据库取决于具体的业务需求和技术要求
数据存储方式：
关系型数据库：采用表格的形式来组织和存储数据，数据以行和列的方式呈现，这些表格被称为“表”。多个表可以组成数据库，表与表之间可以通过特定的关系进行连接。
非关系型数据库：不使用表格来组织数据，而是使用键值对、列式存储、文档存储、图形存储等多种方式来存储数据。它们不遵循传统的关系模型，因此数据之间的关系不是通过预定义的表结构来表示的。
数据结构和扩展性：
关系型数据库：数据结构相对固定，需要预先定义好表结构和字段类型。如果需要修改表结构，可能需要重新设计整个数据库或进行复杂的迁移操作。在扩展性方面，关系型数据库通常需要通过分库分表等方式来实现水平扩展，这可能会带来额外的复杂性和开销。
非关系型数据库：数据结构灵活多变，可以根据业务需求随时添加或删除字段。在扩展性方面，非关系型数据库通常采用分布式架构，可以轻松实现水平扩展，通过增加节点来提高整个系统的吞吐量和性能。
事务支持：
关系型数据库：支持严格的事务（ACID）特性，可以确保多个操作作为一个整体进行，要么全部成功，要么全部失败。这有助于维护数据的一致性和完整性。
非关系型数据库：通常不支持严格的事务特性，有些数据库可能只支持部分事务特性。这意味着在非关系型数据库中，可能需要通过其他机制（如数据备份和恢复）来确保数据的可靠性和完整性。
查询语言：
关系型数据库：使用结构化查询语言（SQL）来进行数据查询和操作。SQL是一种功能强大的查询语言，可以支持复杂的查询和数据处理操作。
非关系型数据库：没有统一的查询语言标准。不同的非关系型数据库可能使用不同的查询语言或API来访问和操作数据。这些查询语言通常比SQL更简单和直观，但也可能缺乏某些高级功能。
应用场景：
关系型数据库：适用于需要保证数据一致性和完整性的场景，如金融、电商等领域。在这些领域中，数据之间的关系比较复杂，需要通过预定义的表结构来维护这些关系。
非关系型数据库：适用于需要处理大量数据和高并发访问的场景，如社交网络、大数据分析等领域。在这些领域中，数据的结构可能比较复杂或经常发生变化，使用非关系型数据库可以更加灵活地应对这些变化。