数据存储方式不一样
关系型数据库像Excel表格，每条记录都规规矩矩地放在行和列里。比如用户信息表，每一行代表一个用户，字段固定：ID、姓名、邮箱、注册时间。这种结构要求提前设计好表结构，后期加个字段都得小心谨慎。
NoSQL更像文件夹堆资料，数据可以是JSON那样的键值对、文档，也可以是图结构或者列族。比如MongoDB存用户信息，一个人可以有地址和爱好，另一个人多出个“会员等级”字段也没问题，不需要统一格式。
扩展方式各有招数
关系型数据库比如MySQL，通常靠升级服务器硬件来扛压力——换个更强的CPU、加内存，这叫垂直扩展。但机器再强也有上限，而且成本高。
NoSQL比如Cassandra或Redis，天生为分布式而生。数据可以自动拆开，分散到几十台机器上，横向扩展。就像快递网点越开越多，单子多了就加人手，不依赖一个中心节点。
事务处理风格不同
银行转账必须保证一致性：A扣钱的同时B要到账，要么全成功，要么全失败。这种强一致性是关系型数据库的强项，支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
NoSQL大多追求性能和可用性，牺牲一部分一致性。比如某电商抢购活动，订单系统可能先收下单请求，付款结果稍后同步，这就是最终一致性。短时间内看到库存没立刻减少，等一会儿才更新，能换来更高的并发能力。
查询语言天差地别
关系型数据库用SQL，一句SELECT * FROM users WHERE age > 30就能查出所有年龄大于30的用户。语法统一，灵活又强大。
NoSQL没有统一查询语言。MongoDB用JSON风格的查询条件：
{ age: { $gt: 30 } }适用场景看需求
你做财务系统、ERP这类对数据准确性和关联查询要求高的项目，关系型数据库依然是首选。表之间通过外键关联，比如订单关联客户、商品，用JOIN轻松搞定。
如果是社交App动态流、物联网设备上报数据、用户行为日志这类高并发、数据结构多变的场景，NoSQL更合适。比如微博的时间线，每人看到的内容都不一样，用Redis缓存+MongoDB存储文档，读写速度快，结构也灵活。