简单来说区别在于数据库软件是否负责维护数据间的关系。 

关系型数据库是依照实体-关系模型建立起来的，它包括两个部分：一是数据库部分，负责数据的保存和索引，让你完成增删改查操作；另一个是关系部分，利用数据表把数据按行的形式组织起来，检查每个字段的数据类型、长度甚至取值范围，利用外键约束数据表之间的关系，利用事务机制确保数据库操作的 ACID 特性。 

非关系型数据库全部或者部分放弃了实体-关系模型，它们只负责保存数据，并不组织数据表，也不约束表间关系，关系的部分交由开发人员自己来完成。比如 MongoDB 用 JSON 序列化的方式保存数据，虽然也有表的概念，但是结构可以随时扩展调整，而无需更新既有数据。比如 LevelDB 是一个 Key-Value 数据库，重视写入性能而非读取性能。 Redis 提供了 Key-Value 、 List 、 Set 、 Sorted Set 等多种数据结构模型。 Cassandra 则使用面向列的数据模型。 

关系型数据库设计之初是为了给国防、金融、政府及企业管理使用，对数据一致性要求极高，再加上当年存储成本高昂，业界努力的方向也是确保事务安全和减少数据冗余。实体-关系模型提供了简单易学、健壮可靠，相对通用的软件数据建模方法，自然成为各种数据库软件的基础模型。非关系型数据库早就存在，但是因为缺乏必要的数据一致性保障而未能流行。直到 SNS 时代，社交网络应用对数据的一致性要求相对较低，对数据处理的实时性要求和大并发处理能力方面的要求非常高。通过放弃一致性检查和事务机制，非关系型数据库一般比关系型数据库拥有更好的性能，而且也不局限于实体-关系模型，能有更灵活的数据模型和操作方式供开发人员使用。 

未来的趋势是两者结合， PostgreSQL 作为老牌的 RDBMS 开始提供 JSON 等更灵活的数据字段， Redis 等典型的 NoSQL 系统也开始提供 atom 操作接口。 
不存在哪种数据库更好，请按自己的实际业务场景结合起来使用。


把数据库想象成一个箱子。你往 Oracle 型箱子放东西前必须用盒子装起来（盒子即是表），而且规定了一个盒子里只能放规格一致的东西（表中的记录都拥有相同的字段）。你往 MongoDB 型箱子放东西时就没那么多限制了，只管放就行了，怕太乱就也用盒子装起来（盒子即是集合），但没有规格一致的限制（集合中的记录可以有不同的字段）。


简单来讲就是范式化与非范式化。


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