关系数据库和非关系数据库（NoSQL数据库）在多个方面存在显著差异，这些差异主要体现在适用性、数据一致性要求、扩展性、数据模型、数据查询语言以及使用场景等方面。

1. 适用性

关系数据库：适合处理结构化数据。结构化数据是指具有固定格式和模式的数据，如传统的表格数据，其中每行代表一个记录，每列代表一个字段。
非关系数据库：适合处理半结构化和非结构化数据。半结构化数据如JSON或XML文档，其结构部分固定但部分可变；非结构化数据如文本、图像、音频和视频等，没有固定的结构或模式。

2. 数据一致性要求

关系数据库：强调数据的一致性，确保数据的完整性和一致性。它们通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务模型来保证数据的安全性和稳定性。
非关系数据库：更加关注数据的可用性和灵活性，通常采用最终一致性模型。这意味着系统会在一定时间内自动将数据同步，而不需要实时同步，从而允许更高的并发性和更快的响应速度。

3. 扩展性

关系数据库：扩展性相对较差。当数据量增大时，通常只能通过升级硬件或增加节点来提高性能，这可能导致成本增加和复杂性提高。
非关系数据库：采用分布式架构，具有良好的扩展性。它们可以通过添加节点来水平扩展系统的性能，从而更容易地处理大规模数据。

4. 数据模型

关系数据库：采用关系模型，以表格的形式存储数据，并通过表格之间的关系进行数据的连接和查询。
非关系数据库：采用灵活的数据模型，如文档模型、键值对模型、图形模型等。这些模型不需要固定的表结构，可以灵活地存储和查询各种类型的数据。

5. 数据查询语言

关系数据库：使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作。SQL是一种基于严格语法规则的语言，可以进行复杂的数据查询和分析。
非关系数据库：通常使用简单的键值对查询语言或特定于数据库的查询语法。这些语言更加灵活，但可能限制了查询的复杂性。

6. 使用场景

关系数据库：适用于需要高度数据一致性和事务处理的场景，如金融、医疗等领域。
非关系数据库：适用于需要高性能、高扩展性和灵活数据模型的场景，如大数据存储和处理、社交网络、实时应用等。
综上所述，关系数据库和非关系数据库在多个方面存在显著差异。选择哪种类型的数据库取决于具体的应用场景和需求。