关系型数据库（Relational Database, RDBMS）和非关系型数据库（Non-Relational Database, NoSQL）在数据模型、结构、存储方式、可扩展性、使用场景等方面存在显著的区别。以下是对它们之间主要区别的解释：
数据模型
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关系型数据库：使用表格（table）作为基本的数据存储结构。数据以行（row）和列（column）的形式组织，列之间通过数据类型进行约束，并且存在表与表之间的关联关系（如主键和外键）。
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非关系型数据库：不使用固定的表格结构，而是采用键值对（key-value）、列存储（column-oriented）、文档（document-oriented）或图（graph）等数据模型。数据之间的关联通过数据本身的属性或特定的标识来实现。
数据结构
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关系型数据库：数据结构严格且固定，每个表都有固定的列，每列都有固定的数据类型。数据在存储时通常按照表的结构进行存储。
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非关系型数据库：数据结构灵活，可以存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据在存储时可以根据需要进行扩展和修改。
可扩展性
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关系型数据库：在数据量和访问量急剧增长时，通常需要通过复杂的分片（sharding）或复制（replication）技术来扩展性能。这些操作可能涉及复杂的配置和管理。
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非关系型数据库：天生就具有分布式、水平扩展的特性。它们通常设计用于大规模数据的存储和查询，并且能够在多个节点之间自动进行数据的分配和负载均衡。
使用场景
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关系型数据库：适用于需要严格数据一致性、事务完整性、复杂查询和关系管理的场景。例如，金融系统、ERP系统、CRM系统等。
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非关系型数据库：适用于需要大规模数据存储、高并发读写、实时数据分析等场景。例如，社交网络、游戏、物联网、大数据处理等。
性能和查询方式
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关系型数据库：支持复杂的SQL查询语言，可以进行多表关联查询、子查询等复杂的操作。但在处理大量数据时，性能可能会受到影响。
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非关系型数据库：查询方式通常比关系型数据库更加简单和直接。它们通常支持基于键的查询，但在处理复杂查询时可能不如关系型数据库灵活。然而，在处理大规模数据时，非关系型数据库通常具有更好的性能。
数据一致性
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关系型数据库：提供ACID事务特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），可以确保数据的一致性和完整性。
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非关系型数据库：通常不支持ACID事务，而是采用最终一致性（Eventual Consistency）的模型。这意味着在数据更新时，可能需要一段时间才能在整个系统中达到一致状态。但在某些场景下，这种最终一致性模型是足够的，并且可以提供更好的性能和可扩展性。