SQL 和 NoSQL 数据库的主要区别在于它们的数据模型、可扩展性方法和应用场景。SQL 数据库是关系型的，意味着它们将数据组织成具有预定义模式的结构化表格，使用行和列。它们依赖 SQL（结构化查询语言）来定义和操作数据，通过外键强制执行表之间的严格关系。示例包括 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle。另一方面，NoSQL 数据库是非关系型的，支持灵活的数据模型，如文档、键值对、图形或宽列存储。它们不需要固定的模式，允许数据以 JSON（例如，MongoDB）等格式存储，或分布在集群中（例如，Cassandra）。这使得 NoSQL 适用于非结构化或快速变化的数据。
第二个主要区别在于可扩展性和事务处理。SQL 数据库通常通过垂直扩展（升级服务器硬件）来扩展，并优先考虑 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）合规性以实现可靠的事务，使其成为银行系统或库存管理等数据完整性至关重要的应用的理想选择。NoSQL 数据库通过在多台服务器上分布数据来进行水平扩展，这适用于高吞吐量或大规模应用，如社交媒体平台或 IoT 传感器网络。它们通常使用最终一致性（数据更新逐渐传播）而不是严格的 ACID 合规性，从而牺牲即时一致性来换取可用性和分区容错性，如 CAP 定理所定义的那样。例如，像 Amazon DynamoDB 这样的 NoSQL 数据库可以处理每秒数百万个请求，且延迟很低。
最后，灵活性和应用场景差异很大。SQL 数据库擅长需要复杂查询、连接和事务的场景，如财务报告或 ERP 系统。然而，SQL 系统中的模式更改可能很慢，需要迁移。NoSQL 数据库允许动态模式调整，使其更适合敏捷开发或具有不断发展的数据要求的应用，如内容管理系统或实时分析。例如，具有不同项目属性的产品目录可以在文档数据库（如 MongoDB）中更有效地存储数据。开发者应根据项目需求进行选择：SQL 用于具有严格完整性的结构化数据，NoSQL 用于具有非结构化数据的可扩展性和灵活性。