关系型与非关系型数据库：分类、场景与优缺点

关系型数据库和非关系型数据库的分类、场景、优缺点
数据库是现代社会信息管理的重要工具，根据其数据模型和结构，可以分为关系型数据库（Relational Database，RDBMS）和非关系型数据库（Non-Relational Database，NoSQL）。这两种数据库在数据存储、查询、扩展性等方面都有其各自的特点，选择哪种数据库取决于具体的应用场景和需求。
关系型数据库
关系型数据库是最常见的一种数据库，其基础数据结构由数据行和数据列组成，形成一种表格的形式。关系型数据库的典型代表有Oracle，MySQL，PostgreSQL等。
分类：关系型数据库主要分为OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）两种类型。OLTP主要用于处理大量数据的事务操作，如银行交易、在线购物等；而OLAP则主要用于数据分析，如报表生成、趋势预测等。
场景：关系型数据库适用于需要高度结构化和复杂查询的应用场景，例如金融、零售、电信等行业的核心业务系统，以及需要进行复杂查询和分析的数据仓库系统。
优缺点：
优点：

1. 结构化：关系型数据库的数据以表格形式存储，数据之间的关系可以直接通过表格的关联操作进行查询和处理。
2. 查询效率高：关系型数据库使用SQL语言进行数据查询和处理，这种语言经过优化和编译，可以高效地执行查询操作。
3. 完整性约束：关系型数据库支持ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），可以保证数据的完整性和一致性。
   缺点：
4. 扩展性差：关系型数据库通常以集群的方式进行扩展，但这种扩展通常需要购买和管理更多的服务器和存储设备。
5. 高度耦合：关系型数据库与应用程序的耦合程度较高，修改数据模型或更换数据库需要重新编写或修改应用程序。
6. 高维护成本：关系型数据库需要专业的DBA（数据库管理员）进行维护和管理，维护成本较高。
   非关系型数据库
   非关系型数据库是指不同于关系型数据库的一种新型数据库，其数据存储方式通常不是表格形式，而是以键值对（Key-Value）形式存储。非关系型数据库的典型代表有MongoDB，Cassandra，Redis等。
   分类：非关系型数据库可以分为四大类：键值存储、列存储、文档存储和图形存储。键值存储以键值对的形式存储数据；列存储以列的形式组织数据；文档存储以文档的形式存储数据；图形存储以图形的方式组织数据。
   场景：非关系型数据库适用于需要处理大量数据、对实时性和一致性要求较高的应用场景，如互联网行业的用户行为分析、日志分析等。
   优缺点：
   优点：
7. 分布式：非关系型数据库通常采用分布式架构，可以方便地通过增加节点来扩展存储容量和性能。
8. 灵活的数据模型：非关系型数据库的数据模型通常比关系型数据库更加灵活，可以轻松地处理复杂的数据结构。
9. 高并发和高吞吐量：非关系型数据库通常具有高并发和高吞吐量的特点，可以满足实时性要求较高的应用场景。
10. 高度解耦：非关系型数据库通常与应用程序的耦合程度较低，可以方便地更换数据库或修改数据模型。