关系型数据库（Relational Database）和非关系型数据库（NoSQL）是两种截然不同的数据存储方式，它们在数据结构、扩展性、使用场景等方面有明显差异。
一张对比表：
特性 | 关系型数据库 (RDBMS) | 非关系型数据库 (NoSQL) |
数据结构 | 表格（行、列） | 集合，文档、键值、列族、图等 |
Schema 结构 | 严格定义，需提前建表 | 灵活、可变字段 |
SQL 支持 | 是，支持 SQL | 否，语法各异，通常为 JSON 查询等 |
事务支持 | 强，ACID 完整 | 弱，一般只支持最终一致性（BASE） |
扩展性 | 垂直扩展（加机器性能） | 水平扩展（加节点） |
性能 | 复杂查询性能强 | 写入快，适合高并发 |
典型代表 | MySQL、PostgreSQL、Oracle | MongoDB、Redis、Cassandra、HBase |
适合场景 | 银行、电商、后台管理系统等 | 聊天记录、日志系统、缓存、物联网等 |
详细区别讲解：
1. 数据模型
- 关系型数据库：数据存在表里，字段固定，数据之间通过“主键-外键”关联。
- 示例：users 表有字段：id, name, age。
- 非关系型数据库：不需要事先定义字段，数据结构可以多样（文档型、键值型、图型等）。
- 示例：MongoDB 文档结构可以像这样：
- { "id": 1, "name": "Tom", "hobbies": ["reading", "gaming"] }
2. 数据一致性
- RDBMS 通常强一致性，支持事务（ACID）。
- NoSQL 强调高可用和分布式，采用最终一致性（BASE），事务支持较弱。
3. 扩展性
- 关系型数据库：主要靠垂直扩展（升级服务器）。
- 非关系型数据库：支持水平扩展（集群部署，自动分片等）。
4. 使用场景
- 关系型数据库适合：
- 数据结构稳定的系统（如订单系统、CRM、ERP）
- 强事务场景（如转账、库存）
- 非关系型数据库适合：
- 大规模数据、高并发（如聊天记录、日志、统计）
- 弱结构、快速迭代的场景（如用户画像、社交内容）
举个直观的例子：
如果你做一个电商系统：
- 用 MySQL 存储订单、用户、商品信息（结构清晰、事务要求高）
- 用 Redis 做用户登录态缓存（高速响应）
- 用 MongoDB 存储商品评论、客服聊天记录（结构不固定）
小结
类别 | 优势 | 缺点 |
关系型 | 结构严谨、事务强 | 扩展性差、灵活度低 |
非关系型 | 扩展性强、结构灵活 | 事务支持弱、查询能力有限 |