Relational Database（关系型数据库，简称RDB）与NoSQL Database（非关系型数据库）是两类常见的数据库类型。它们在设计理念、数据存储方式、性能优化、扩展性等方面有许多差异。下面我们将会详细分析它们的区别，以及如何根据应用场景进行选型。
一、数据模型的区别
关系型数据库 (RDB)：
①数据以表格（关系）形式存储，表与表之间通过外键（Foreign Key）进行关联。
②数据严格遵循关系模型，数据需要遵循结构化定义（如：表、行、列等）。
③使用SQL语言进行数据操作。
非关系型数据库 (NoSQL)：
①数据存储方式灵活，通常不使用表格结构。
②数据可以是文档、键值对、图形、列族等多种格式。
③不使用传统的SQL查询语言，取而代之的是各自不同的查询接口。
二、扩展性
关系型数据库 (RDB)：
①主要依赖垂直扩展（Scale-up），即通过增加更强大的硬件（如更高的CPU、更多的内存）来提升性能。
②水平扩展（Scale-out）相对较困难，需要更复杂的架构设计（如分库分表、数据分片等）。
非关系型数据库 (NoSQL)：
①强调水平扩展（Scale-out），可以通过增加更多的服务器来扩展系统能力，且通常设计上能支持分布式架构。
②适合大规模的分布式存储和高并发的需求。
三、事务支持
关系型数据库 (RDB)：
①支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，保证数据操作的可靠性和一致性。
②在要求数据强一致性的场景下非常有用。
非关系型数据库 (NoSQL)：
①大多数NoSQL数据库采用最终一致性（Eventual Consistency）模型，牺牲一定的实时一致性，来提高性能和扩展性。
②一些NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）也提供了部分事务支持，但通常不如RDB强大。
四、数据一致性和查询能力
关系型数据库 (RDB)：
①强调强一致性，适用于需要严格一致性的应用场景。
②支持复杂的查询（例如JOIN、GROUP BY等），适合结构化数据查询。
非关系型数据库 (NoSQL)：
①提供灵活的查询能力，但通常不支持复杂的JOIN操作。
②数据模式灵活，可以轻松适应不同的数据结构和格式。
③不同的NoSQL数据库具有不同的查询能力。例如，MongoDB支持类似SQL的查询，Redis提供高效的键值存储查询等。
五、典型应用场景
关系型数据库 (RDB)：
适用于结构化数据、事务性操作和对数据一致性要求较高的场景。比如：银行系统、财务系统、电商系统等。
非关系型数据库 (NoSQL)：
适用于大规模、高并发、海量数据存储，或者结构不固定的数据场景。比如：社交网络、物联网、大数据分析、实时数据流、日志存储等。
六、选型建议
选择关系型数据库 (RDB)：
①如果应用程序需要强一致性和复杂的查询（如事务、联合查询、数据约束等），关系型数据库是首选。
②如果数据结构相对固定，并且关系密切，使用RDB能更好地利用外键、数据规范和表设计来确保数据的完整性。
③适合中小型应用、传统业务系统，或数据模型变化较少的情况。
选择非关系型数据库 (NoSQL)：
①如果应用程序要求高扩展性、分布式存储、低延迟、高并发或大规模的数据存储，NoSQL数据库更合适。
②如果数据模型灵活，且频繁变动，不需要强一致性保障（最终一致性即可），NoSQL能够提供更好的性能和扩展能力。
③适合大数据应用、Web应用、实时分析、物联网应用等。
关系型数据库适用于对数据一致性要求高、数据结构较固定、查询复杂的场景，且在传统的中小型业务系统中表现良好。
非关系型数据库适用于大规模、高并发、分布式、数据结构灵活的场景，适合快速增长和高可用的需求。
因此，选择关系型还是非关系型数据库，主要取决于应用的具体需求、数据规模以及一致性需求等因素。