关系型数据库和非关系型数据库在数据组织方式、数据存储方式等方面存在较大差异，下面我将分别从概念介绍、数据结构、读写速度等方面进行详细介绍。
一、概念介绍 关系型数据库（Relational Database，简称RDB）是按照关系模型组织数据的数据库，最早出现于20世纪70年代。即：在一个关系型数据库中，所有数据存储在表格中，并且每个表格由若干个列（字段）以及若干个行（记录）组成。表间通常通过共同的字段（主键或外键）进行联系和连接。
非关系型数据库（NoSQL）则是对“非关系型数据库”统称的总称，它是与关系型数据库相对的一种新型的数据库。非关系型数据库的出现可以追溯到20世纪60年代初期，但真正流行起来是在21世纪初期。其中，非关系型数据库又分为键值数据库、文档数据库、列族数据库、图形数据库等不同类型，每种类型数据库的数据组织方式都略有不同。
在实际应用中，关系型数据库常用于存储结构化的数据，比如账户、订单等。而非关系型数据库则更常用于存储半结构化或者非结构化的数据，比如日志、社交网络的消息等。
二、数据结构 关系型数据库的数据结构主要是表格（Table），每个表格由若干列（Column）或字段组成。表格中的每行记录（Row）都是一个实体。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
在关系型数据库中，表格的设计需要遵循ACID原则，即原子性、一致性、隔离性和持久性（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）。这意味着，在关系型数据库中，数据是可以保证事务的完整性、一致性和安全性，但同时牺牲了一定的读写速度。
而非关系型数据库采用的数据结构则主要是键值对（Key-Value）或文档（Document）。它的数据模型更加灵活，不需要声明表格结构，因此拥有更快的读写速度。非关系型数据库的数据结构更适合存储半结构化或者非结构化的数据，而且具有扩展性强、可扩展性好、安全性高等优点。常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis等。
三、读写速度 关系型数据库采用的是类似于B树或B+树的数据结构来存储数据，因此支持较为复杂的事务和查询操作，并具有较高的一致性和可靠性。不过，在读写大量数据时，关系型数据库的效率会受到限制，因为它需要花费更多的时间保证数据的完整性和一致性。
相比之下，非关系型数据库则更适用于处理海量非结构化数据。非关系型数据库采用的是键值对或文档等简单的数据结构来存储数据，具有高效读写、扩展性强等特点。在需要快速检索、分析大量非结构化数据的场景下，非关系型数据库表现得更加出色。
四、关键词总结
以上就是关系型数据库和非关系型数据库的区别，希望对您有所帮助。