关系型数据库和非关系型数据库是两种不同的数据库存储模型。它们在数据组织方式、数据模型、查询语言、可扩展性等方面存在着很大的区别。
数据组织方式：
关系型数据库采用表格的形式来组织数据，数据存储在行和列的结构中。每个表格代表一个实体，表格中的每一行代表一个实例，每一列代表一个属性。关系型数据库使用主键和外键来建立表格之间的关系。
非关系型数据库采用键值对（Key-Value）的形式来组织数据，数据存储在文档、图形、列族等形式中。每个键值对代表一个实体，键用于唯一标识实体，值可以是结构化或非结构化的数据格式。
数据模型：
关系型数据库使用结构化的数据模型，数据需要满足事先定义好的表结构和数据类型。数据的关系由外键和主键建立。
非关系型数据库使用非结构化的数据模型，数据可以是半结构化或非结构化的，没有严格的数据模式限制。每个实体可以有不同的属性。
查询语言：
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作。SQL是一种通用的标准查询语言，可以进行复杂的关系查询和数据操作。
非关系型数据库使用各种不同的查询语言，如MongoDB使用的是基于JSON的查询语言。每种非关系型数据库都有自己的查询语言，适用于各自的数据模型和存储方式。
可扩展性：
关系型数据库在处理大规模数据时存在一些限制，如性能下降、扩展困难等问题。关系型数据库通常采用垂直扩展的方式，通过增加硬件资源来提高性能。
非关系型数据库在处理大规模数据时更具有优势，可以通过水平扩展的方式，将数据分布在多个节点上，提高系统的性能和可扩展性。
数据一致性：
关系型数据库注重数据的一致性，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的事务机制来保证数据的完整性。
非关系型数据库在一致性方面有所不同，根据不同的设计理念和应用场景，可以选择牺牲一部分一致性来换取更高的性能和可用性。
总结来说，关系型数据库和非关系型数据库在数据组织方式、数据模型、查询语言、可扩展性和数据一致性等方面存在着很大的区别。选择合适的数据库取决于具体的应用需求和数据特点。关系型数据库适用于需要保证数据一致性和复杂查询的场景，非关系型数据库适用于需要高性能和可扩展性的大规模数据场景。
