你可能在开发网站、管理数据时听过“关系型数据库”和“非关系型数据库”这两个词。它们到底有啥不一样？其实就像用文件夹存资料和随手记在便签上一样，各有各的用法。
结构上的差别
关系型数据库，比如 MySQL、PostgreSQL，讲究规矩。它把数据存在一张张表格里，每张表都有固定的列，像Excel表格一样。比如用户表必须有id、姓名、邮箱这些字段，少一个都不行。
而非关系型数据库，比如MongoDB、Redis，更自由。它不强制要求数据长什么样，一条记录可以有三个字段，下一条可以有五个，结构灵活。比如你存一个用户信息，有的带地址，有的没填，它都能接受。
数据怎么关联
在关系型数据库里，表和表之间能建立联系。比如订单表可以通过用户id关联到用户表，查订单时顺便把用户名也拉出来。这种设计靠的是“外键”和“JOIN”操作。
非关系型数据库通常不支持JOIN。如果要查关联数据，得自己在程序里拼。比如先查订单，再根据用户id去查用户信息，多走几步路，但换来的是更高的读写速度。
适用场景不同
如果你做电商系统，订单、库存、用户之间关系复杂，数据一致性要求高，那用MySQL这类关系型数据库更稳妥。删一个用户，相关的订单、收货地址都得跟着处理，关系型数据库能帮你管好这些规则。
但如果你在做聊天应用，消息量大，每条消息结构不一，追求快速写入和读取，那用MongoDB或Redis这类非关系型数据库就更合适。消息来了直接扔进去，不用先建表、定字段。
扩展方式不一样
关系型数据库通常靠“垂直扩展”，也就是把服务器配得更强——加内存、加CPU。但硬件总有上限。
非关系型数据库更容易“水平扩展”，也就是加机器。比如数据多了，再添几台服务器分摊压力，系统自动把数据打散存到不同节点上，适合大数据量的场景。
举个生活中的例子
想象你在整理家里的照片。如果用关系型方式，你会建个表格：照片编号、拍摄时间、地点、人物、存储路径，每张照片都得填全。查找“去年夏天在海边拍的全家福”就很方便。
如果用非关系型方式，你可能直接建个文件夹，扔进去一堆照片，有的带描述，有的没标题，甚至还有视频混在里面。虽然乱点，但存得快，取的时候靠标签或关键词搜，灵活性更高。
代码对比示例
在MySQL中插入一条用户记录：
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, '张三', 'zhangsan@example.com');在MongoDB中插入类似数据：
db.users.insert({name: '张三', email: 'zhangsan@example.com', tags: ['new', 'vip']});你看，MongoDB不需要提前定义tags字段，随时可以加。