1、数据存储方式
关系型数据库：使用表格形式存储数据，每个表由行和列组成，具有固定的模式（schema），对数据的结构和关系进行严格定义。
非关系型数据库：采用灵活的数据模型，如键值对、文档、列族或图形等形式，适合存储非结构化和半结构化数据。
2、扩展方式
关系型数据库：主要通过纵向扩展来提升性能，即通过增加单个服务器的资源（如CPU、RAM）来应对需求增长。
非关系型数据库：具有良好的横向扩展性，可以通过增加更多服务器节点来分散负载，适应大规模分布式数据存储。
3、事务性支持
关系型数据库：支持复杂的事务管理，确保数据的完整性和一致性，通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）机制保证事务的可靠性。
非关系型数据库：虽然也能实现事务操作，但在事务的稳定性方面不如关系型数据库，其优势在于高并发和大数据量处理。
4、查询语言
关系型数据库：使用标准化的SQL语言进行数据查询和管理，便于复杂查询操作。
非关系型数据库：根据不同的数据模型，使用多种查询语言如XPath、JavaScript等，更适用于特定场景的数据处理。
5、一致性
关系型数据库：强调数据完整性和一致性，通过主键和外键等约束来保证数据的准确性和关系的正确性。
非关系型数据库：更加注重可用性和分布式存储，允许一定程度的数据冗余，适用于对数据一致性要求不高的场景。
6、安全性
关系型数据库：提供成熟的安全特性，如访问控制、加密和合规标准，确保数据的安全。
非关系型数据库：在安全性方面可能不如关系型数据库成熟，但随着技术发展，这一差距正在缩小。
7、适用场景
关系型数据库：适用于需要结构严谨、数据完整性高的应用场景，如金融、医疗等行业。
非关系型数据库：适合大规模数据、高并发访问及数据结构多变的场景，如社交媒体、大数据分析等。
关系型数据库和非关系型数据库各有优劣，选择哪种类型的数据库应根据具体的应用需求来决定，关系型数据库适合需要高度数据完整性和复杂查询的场景，而非关系型数据库则在处理大规模、高并发和灵活数据模型方面表现更佳，通过合理选型和应用优化，可以充分发挥各类数据库的优势，提高整体系统的性能和可靠性。
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