SQL（关系型数据库）与NoSQL（非关系型数据库）的主要区别如下：
1. 数据模型
- SQL：结构化数据，采用表结构（行和列），数据间通过主键/外键建立关系，遵循严格的模式设计（Schema）。
- NoSQL：非结构化或半结构化数据，支持灵活的数据模型，如：文档（JSON/XML）、键值对、列族存储、图数据库等，无固定模式（Schema-less）。
2. 查询语言
- SQL：使用标准化的SQL语法（SELECT/INSERT/UPDATE等），支持复杂查询（如JOIN、事务）。
- NoSQL：无统一查询语言，不同数据库有各自的API或查询方式（如MongoDB的JSON查询、Redis的命令）。
3. 扩展性
- SQL：垂直扩展（通过提升单机性能，如CPU、内存），对分布式支持较弱。
- NoSQL：水平扩展（通过增加服务器节点分散负载），天然支持分布式架构，适合海量数据和高并发场景。
4. 事务与一致性
- SQL：支持ACID事务（原子性、一致性、隔离性、持久性），强一致性。
- NoSQL：通常采用BASE原则（基本可用、软状态、最终一致性），牺牲强一致性以提高可用性和分区容忍性（部分NoSQL如MongoDB也支持事务，但非核心特性）。
5. 适用场景
- SQL：适合复杂关系、需要事务支持的场景（如银行系统、ERP）。
- 代表数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle。
- NoSQL：适合高并发、灵活数据模型、快速迭代的场景（如社交网络、物联网、实时分析）。
- 类型与代表：
- 文档型：MongoDB、CouchDB
- 键值型：Redis、DynamoDB
- 列存储：HBase、Cassandra
- 图数据库：Neo4j
总结对比表
| 特性 | SQL | NoSQL |
|---|---|---|
| 数据模型 | 表结构（严格模式） | 灵活（文档/键值/图等） |
| 扩展性 | 垂直扩展 | 水平扩展 |
| 事务支持 | ACID强一致性 | BASE最终一致性 |
| 查询能力 | 复杂查询（JOIN等） | 简单查询，高性能读写 |
| 典型场景 | 金融系统、传统业务 | 大数据、实时应用、微服务 |
根据业务需求选择：强一致性与复杂关系选SQL，高扩展性与灵活模型选NoSQL。现代开发中两者也常结合使用（如MySQL + Redis）。
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