关系型数据库和非关系型数据库是两种最常见的数据库类型，它们在数据存储方式、数据处理方式、数据一致性、可扩展性、数据量等方面有很大的不同，下面就详细讲解一下关系型数据库和非关系型数据库的区别。
关系型数据库采用表格的形式来设计和存储数据。每个表格由多个列组成，每个列对应一个特定的数据类型，例如数字、文本、日期等。每行则代表一个记录，其中的值按照列名对应放置在相应的列中。 关系型数据库使用SQL（Structured Query Language）进行数据查询和管理。
非关系型数据库的数据存储方式则与关系型数据库完全不同，一般采用键值对、文档、图形等方式进行存储。键值对数据库将数据存储为键值对的形式，每个键都唯一对应一个值。文档数据库使用类似于JSON格式的文档进行存储，每个文档可以包含任意数量的键值对。图形数据库则采用节点和边的方式来表示数据之间的关系。
关系型数据库的数据设计需要严格的模式定义，这些模式通常会影响数据库的性能。数据必须符合数据库中定义的模式，才能被写入和查询。关系型数据库在保证数据一致性和完整性的前提下，提供了强大的数据处理能力。
非关系型数据库则不需要预先定义数据模式，数据可以基于需要随时添加或修改。非关系型数据库通常采用“最终一致性”的策略，即允许在某些情况下存在数据不一致的可能性，以换取更高的并发性和可扩展性。
关系型数据库重视数据的一致性，而非关系型数据库则更注重数据的可用性。关系型数据库利用ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）原则来保证数据的一致性，这使得数据库中的任何操作都必须保证其原子性、一致性、隔离性和持久性。
非关系型数据库的数据一致性通常是通过“最终一致性”来实现的，即在一段时间内，数据可能出现不一致的情况。这种不一致通常较短暂且不会对系统整体性能造成影响，因此非关系型数据库在可用性方面具有更大的优势。
关系型数据库的可扩展性相对较差，当数据量增加时，很难进行横向扩展，只能通过升级硬件来解决。关系型数据库的扩展需要根据应用程序的需求进行垂直扩展，例如增加更多的内存、CPU或磁盘。这种方式增加的资源通常受到限制，无法快速响应大量数据的处理。
相比之下，非关系型数据库在可扩展性方面具有更好的表现，特别是在大数据量和高并发时。非关系型数据库可以通过水平扩展来增加系统的吞吐量，本质上是在添加更多的节点或设备来处理不同部分的数据。这种方式可以很好地应对系统负载的变化。
关系型数据库适用于小型数据存储，因为表格数据模式严格定义和数据一致性保证的缘故，当数据量较大时，查询性能会逐渐变差。而且在大规模数据存储和高并发访问时，关系型数据库会出现性能瓶颈。
非关系型数据库则是针对大型数据存储而设计的，它可以存储海量的数据，并支持高并发和复杂的查询操作。非关系型数据库可以采用分布式架构，将数据存储在不同的节点中，实现集群和分布式处理。
总的来说，关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，适用于不同的场景。如果数据模式比较固定且需要强制性的数据一致性和可靠性，那么可以考虑使用关系型数据库；如果需要处理大规模数据、支持高并发和复杂查询，或者需要灵活的数据存储方式，那么可以选择非关系型数据库。