关系型数据库和非关系型数据库在存储结构上有着很大的不同，而这种差异也导致他们在使用上有着很大的不同。本文从数据模型、运行方式、([查询)效率和体系架构等方面对这两种数据库进行比较。



#### 数据模型

关系型数据库源于帕雷托模型，它采用二维表存储数据，表中的每一行表示一条记录，表中的每列表示一种属性。关系型数据库建立在表的基础上，且表之间可以建立键值引用，所以支持事务完整性、参照完整性、表达完整性等特性，这就是关系型数据库的主要特点。

而非关系型数据库源于列式数据库，它不像关系型数据库那样采用表的形式，而是采用一种被称为结构化查找表（structured query table）的一种文档存储结构，在存储过程中，将数据转换为一个个JSON格式的文档存储起来。这样做的好处是能够减少冗余，同时还更加灵活，比如结构可以在不同的文档中不同。

#### 运行方式

关系型数据库具有完整的数据的搜索、索引和检索功能。它的查询语句按照一定的标准编写，如 SQL 语言的查询子句。在理论上，操作关系型数据库只需要提供完善的索引和分布式跟踪技术，即可轻松满足对整体数据的查找和更新。

与关系型数据库不同，非关系型数据库有一种新颖的查询方式，即无需按照某个特定标准写查询语句。它的查询语言是基于JSON提供的属性条件查询技术，可以以更灵活的方式来检索数据，如基于范围的查询，基于points-in-polygon 或某种数值条件的查询。且非关系型数据库的查询语句可以添加不同的函数，比如聚合函数，来获得复杂的信息。

#### 查询效率

从查询效率上来说，关系型数据库的高性能查询也相当可观。因为关系型数据库几乎不会处理文档本身，而完全依赖于索引来将数据快速组织起来，所以其大多数查询操作的时间复杂度都是 O(log n) 级别的，且查询效率受到索引的大小及索引建立的方式有很大的影响。

相比较之下，在对非关系型数据库进行查询时，由于不需要维护索引这一步骤，所以一般而言，查询效率会明显高于关系型数据库。非关系型数据库支持范围查找，只要定义范围，就可以快速找到文档，这大大减少了时间成本。

#### 开发成本

对于关系型数据库，在采用之前，一般都需要对它的表结构进行设计，比如定义字段类型，建立唯一索引等，这一过程需要花费相当多的时间和精力，而且有可能出现数据冗余等情况。另外，使用关系型数据库还会涉及作业安