关系型数据库与非关系型数据库有何本质区别？

关系型数据库和非关系型数据库的主要区别在于数据存储方式和数据模型的不同。 关系型数据库使用表格形式存储数据，支持SQL查询语言，而 非关系型数据库则采用键值对、文档、图形或列式等多样化的数据模型。

关系型数据库和非关系型数据库是数据存储和管理领域中的两个主要概念，它们在数据存储格式、扩展性和一致性等方面存在显著差异，具体分析如下：

1、数据存储格式

关系型数据库：使用表格形式来存储结构化数据，每个表由行和列构成，表中的数据需要遵循特定的数据模式，如每列必须具有一致的数据类型。

非关系型数据库：可以采用多种数据模型，包括文档、键值对、列族和图形等，这些模型更适合处理非结构化或半结构化数据。

2、扩展性

关系型数据库：横向扩展（增加服务器）能力较差，通常依赖纵向扩展（增强单个服务器的性能）来提高处理能力。

非关系型数据库：设计之初就考虑到横向扩展，通过增加更多的服务器可以线性提升性能。

3、一致性

关系型数据库：强调ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，保证了事务的强一致性，适用于需要高事务性保证的场景。

非关系型数据库：多遵循BASE（基本可用性、软状态、最终一致性）原则，强调系统的可用性和性能，但可能牺牲一致性。

4、查询语言

关系型数据库：使用SQL作为标准的查询语言，支持复杂的查询操作和事务管理，适合执行固定模式的查询。

非关系型数据库：查询方式因数据库类型而异，不一定支持类似SQL的通用查询语言，操作更为灵活但学习成本较高。

5、适用场景

关系型数据库：适合需要事务支持、复杂关系查询和数据一致性要求高的应用场景，如银行系统、会计系统等。

非关系型数据库：适合需要快速读写、大规模数据集处理和高可扩展性的应用场景，如大数据分析、社交网络等。

在选择合适的数据库时，可以考虑以下几点建议：

数据的结构性和关系复杂性。

需要的读写性能和扩展需求。

对事务和一致性的需求程度。

技术团队的熟悉度和技术栈兼容性。

关系型数据库用于需要强大事务管理和复杂查询的应用，而非关系型数据库则更适合处理大量动态变化的非结构化数据，并支持高度分布式的应用场景，在实际选择数据库时，应根据项目的具体需求和预期的数据类型来做出合适的决策。