SQL 和文档查询语言主要在数据模型、查询结构和使用场景上有所不同。SQL 专为关系型数据库设计，关系型数据库将数据组织成具有固定模式和关系的表。而像 MongoDB 的查询语法这样的文档查询语言则适用于存储在 JSON 等格式中的半结构化或层级数据。这些差异影响着开发人员与数据交互以及解决特定问题的方式。
第一个主要区别在于数据模型。SQL 假设一种严格的表格结构，数据被规范化为具有行和列的表。例如，用户数据可能被拆分到由外键链接的独立 users 和 orders 表中。文档数据库将数据存储为包含嵌套结构的自包含文档（例如，JSON 对象）。一个用户文档可能将他们的订单作为数组嵌入到同一文档中，从而避免了联接的需求。这种灵活性使文档数据库能够处理不断变化的模式，但会降低复杂关系查询的效率。
查询语法和能力也不同。SQL 使用声明性语句，如 SELECT * FROM users WHERE age > 30 JOIN orders ON users.id = orders.user_id 来从多个表中获取和组合数据。文档查询语言通常使用方法链或类似 JSON 的过滤器，例如 MongoDB 中的 db.users.find({ age: { $gt: 30 } })，它操作单个集合。SQL 擅长联接和事务，而文档查询则侧重于在单个文档中检索和操作嵌套数据。例如，更新文档中的子字段可能使用 db.users.updateOne({ _id: 1 }, { $set: { "address.city": "Paris" } })，而 SQL 则需要更新单独的 addresses 表。
最后，可扩展性和使用场景也不同。SQL 数据库优先考虑 ACID 事务和一致性，非常适合银行系统等应用。文档数据库优先考虑横向扩展和灵活模式，适用于数据格式频繁更改的内容管理系统等场景。例如，一个电子商务应用可能使用 SQL 处理订单，但使用文档数据库处理具有不同属性的产品目录。开发人员根据他们的问题是需要严格的结构还是需要适应性来选择使用哪种数据库。