SQL 和 NoSQL 数据库的主要区别在于它们的数据模型、可扩展性方法和使用案例。SQL 数据库是关系型的，使用具有预定义模式的结构化表，并依赖 SQL（结构化查询语言）来管理和查询数据。NoSQL 数据库是非关系型的，支持灵活的数据模型（如文档或键值对），并优先考虑可扩展性和灵活性，而不是刚性结构。这些差异使得每种类型都适合不同的场景。
数据结构和模式：SQL 数据库将数据组织成具有行和列的表，需要固定的模式。例如，用户表可能定义诸如 id、name 和 email 之类的列，并且每个条目都必须符合此结构。对模式的更改（例如添加新列）通常需要迁移。相比之下，NoSQL 数据库（如 MongoDB 或 Cassandra）允许动态模式。MongoDB 文档可以将用户数据存储为具有不同字段的类似 JSON 的对象（例如，{name: "Alice", age: 30} 或 {name: "Bob", phone: "123-456"}），从而更容易适应不断变化的需求。这种灵活性对于非结构化或半结构化数据很有用，但如果管理不当，可能会导致不一致。
查询能力和事务：SQL 数据库擅长涉及连接、聚合和事务的复杂查询。例如，使用 SQL 的 JOIN 组合来自 orders 和 customers 表的数据非常简单。它们还支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据完整性——这对于诸如银行系统之类的应用至关重要。NoSQL 数据库通常优先考虑性能和可扩展性，而不是复杂的查询支持。虽然某些 NoSQL 系统提供有限的事务支持（例如，MongoDB 的多文档事务），但它们通常缺乏原生连接，需要开发人员在应用程序代码中处理关系。这种权衡适用于诸如实时分析或社交媒体提要之类的场景，在这些场景中，速度和水平扩展比复杂的查询更重要。
可扩展性和使用案例：SQL 数据库通常垂直扩展（升级服务器硬件），这对于大型数据集来说可能会变得昂贵。诸如 Cassandra 或 DynamoDB 之类的 NoSQL 数据库通过跨集群分发数据来水平扩展，从而更适合处理大规模工作负载。例如，全球电子商务平台可以使用 NoSQL 来管理高容量的用户活动数据，同时依赖 SQL 进行事务处理和库存管理。SQL 和 NoSQL 之间的选择取决于项目的需求：SQL 非常适合具有严格一致性的结构化数据，而 NoSQL 适合非结构化数据、快速迭代和可扩展的分布式系统。