非关系型数据库设计上的区别
数据模型
关系型数据库
关系型数据库（Relational Database）以表格形式存储数据，数据表由行和列组成，每行代表一个记录，每列代表一个字段，关系型数据库通过SQL（Structured Query Language）进行数据操作，具有严格的范式要求，如第一范式、第二范式等。
非关系型数据库
非关系型数据库（Non-relational Database）的数据模型更加灵活，常见的有文档型、键值型、列存储型和图数据库等，非关系型数据库不依赖于固定的表格结构，可以存储复杂的数据结构，如JSON、XML等。
扩展性
关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定局限性，当数据量增加时，需要通过增加硬件资源或优化数据库结构来提高性能，关系型数据库的扩展性受到数据库管理系统（DBMS）的限制。
非关系型数据库
非关系型数据库在扩展性方面具有明显优势，大多数非关系型数据库采用分布式存储和计算，可以轻松实现横向扩展，MongoDB、Cassandra等数据库支持自动分片,能够根据需要动态调整存储和计算资源。
性能
关系型数据库
关系型数据库在查询性能方面具有优势，尤其是在处理复杂查询和事务时，随着数据量的增加,关系型数据库的性能可能会受到影响。
非关系型数据库
非关系型数据库在处理大量数据时表现出色，由于数据模型灵活，非关系型数据库可以针对特定场景进行优化，提高查询性能，非关系型数据库通常采用内存缓存和异步处理等技术,进一步提升性能。
数据一致性
关系型数据库
关系型数据库强调数据一致性，通过事务机制保证数据在并发操作中的完整性，关系型数据库的事务具有ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。
非关系型数据库
非关系型数据库在数据一致性方面相对较弱，虽然一些非关系型数据库支持分布式事务，但大多数情况下，它们采用最终一致性模型，这意味着数据在一段时间内可能处于不一致状态,但最终会达到一致。
适用场景
关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
- 需要严格数据一致性的业务系统；
- 复杂查询和事务处理；
- 数据量相对较小的系统。
非关系型数据库
非关系型数据库适用于以下场景：
- 大规模数据存储和实时处理；
- 需要灵活数据模型和扩展性的系统；
- 高并发、低延迟的场景。
非关系型数据库在数据模型、扩展性、性能、数据一致性和适用场景等方面与关系型数据库存在显著区别，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库类型,以实现最佳性能和可扩展性。
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