关系型数据库（Relational Database, RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL Database）是两类不同类型的数据库系统，它们在数据模型、存储方式、扩展性等方面有着显著的区别。

1. 数据模型

• 关系型数据库（RDBMS）：
• 使用表格（Table）来存储数据，表格是由行和列组成的二维数据结构。
• 每一行代表一个数据记录，每一列代表记录的属性或字段。
• 数据表之间可以通过外键（foreign key）建立关联，形成复杂的关系。
• 常见的关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等。
• 非关系型数据库（NoSQL）：
• 没有统一的存储模型，通常可以分为键值存储（Key-Value）、文档存储（Document）、列存储（Column-family）和图形存储（Graph）等。
• 数据可以是无结构或半结构化的，灵活性较高，不一定要严格遵守表格模型。
• 常见的非关系型数据库：MongoDB（文档型）、Redis（键值型）、Cassandra（列存储型）、Neo4j（图形存储型）等。

2. 数据一致性和事务处理

• 关系型数据库（RDBMS）：
• ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性：保证事务的可靠性和数据的一致性。
• 强调数据的一致性和完整性，适合需要复杂事务操作的应用。
• 非关系型数据库（NoSQL）：
• 通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，侧重于高可用性和高性能，牺牲了一部分的一致性。
• 支持分布式和扩展性，适合大规模的数据存储和快速读写操作。

3. 扩展性

• 关系型数据库（RDBMS）：
• 扩展性相对较差，通常是纵向扩展（垂直扩展），通过增加服务器的硬件资源来提升性能。
• 适合数据量相对较小、中等规模的应用。
• 非关系型数据库（NoSQL）：
• 通常支持横向扩展（水平扩展），可以通过增加更多的节点来扩展数据库。
• 适合海量数据和高吞吐量的应用，能够动态适应高并发、大数据量的需求。

4. 数据结构灵活性

• 关系型数据库（RDBMS）：
• 数据模型固定，需要预先定义数据库表的结构（表名、列名、数据类型等）。
• 一旦数据库设计完成，修改表结构通常比较麻烦，特别是数据量大的时候。
• 不支持存储复杂类型的数据（如文件、JSON 等），数据必须是结构化的。
• 非关系型数据库（NoSQL）：
• 支持灵活的模式（schema-less），数据可以是半结构化或无结构的。
• 可以存储多种类型的数据，包括JSON、XML、图形数据、音视频文件等。
• 可以根据需求灵活地扩展或修改数据模型。

5. 查询语言

• 关系型数据库（RDBMS）：
• 使用SQL（结构化查询语言）进行数据操作，SQL是标准化的查询语言，具有强大的数据处理能力。
• 支持复杂的查询，如JOIN、子查询、聚合函数等。
• 非关系型数据库（NoSQL）：
• 没有统一的查询语言。不同类型的NoSQL数据库使用不同的接口和查询语言，例如：MongoDB使用MongoDB Query Language (MQL)。Redis使用键值对操作命令。Cassandra使用CQL（Cassandra Query Language），类似于SQL。
• 一般情况下，NoSQL数据库的查询能力较为简单，适用于对性能要求较高的应用。

6. 性能与适用场景

• 关系型数据库（RDBMS）：
• 更适用于需要复杂查询和严格数据一致性的应用，如银行、会计、ERP系统等。
• 在处理小规模或中等规模的数据时性能很好，但在大数据量、高并发场景下可能会遇到性能瓶颈。
• 非关系型数据库（NoSQL）：
• 性能上非常优秀，特别是在处理海量数据、高并发请求、动态数据存储等场景下。
• 常见的应用场景包括社交网络、物联网、大数据分析、实时推荐系统等。

7. 数据关系

• 关系型数据库（RDBMS）：
• 支持强大的表间关系，数据表之间可以通过外键、联接（JOIN）等方式建立复杂的关系。
• 非关系型数据库（NoSQL）：
• 大多数NoSQL数据库并不强制要求数据之间有复杂的关系。很多情况下，它们更侧重于存储大量的、相对独立的数据记录，且这些数据记录的结构可能是完全不同的。

8. 举例对比

总结：

• 关系型数据库适用于需要高一致性、复杂查询、结构化数据和事务管理的场景，如金融、ERP、CRM等。
• 非关系型数据库适用于大规模数据存储、灵活数据模型、快速扩展和高并发读写的应用场景，如社交平台、物联网、大数据分析等。

选择哪种类型的数据库，要根据具体的应用需求来决定。