数据存法不一样，查起来自然也不一样
你家的记账本是整整齐齐列好日期、项目、金额，一笔笔排下来，这就像 SQL 数据库。而 NoSQL 更像是你随手拍张照片存手机里，可能是语音备忘录，也可能是微信聊天截图，格式自由，不拘一格。
SQL 用的是结构化数据，所有内容都得按表设计好的字段来填。比如用户信息必须有 ID、姓名、邮箱，缺一不可。而 NoSQL 比如 MongoDB，一条记录可以有地址，另一条可以没有，还能临时加个“宠物名字”字段，完全不用提前规划。
查询语句长啥样？
在 SQL 里，你想找姓“张”的用户，写的是：
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%';清晰明了，像在下命令。数据库会去固定的表里，按条件一行行筛。
而在 MongoDB 这类 NoSQL 里，你可能会这样查：
{ name: { $regex: /^张/ } }看起来像代码片段，其实是查询条件。它不走固定表格，而是直接翻每一条 JSON 式的文档，匹配就行。
关联数据怎么处理？
你在电商网站下单，订单要关联用户信息、收货地址、商品列表。SQL 通常把这些拆成多张表，查的时候用 JOIN 把它们拼起来。
SELECT orders.id, users.name, products.title FROM orders JOIN users ON orders.user_id = users.id JOIN order_items ON orders.id = order_items.order_id JOIN products ON order_items.product_id = products.id;这条语句一执行，数据库要在四张表之间来回跳，数据量一大，速度就容易卡。
NoSQL 的做法更直接——干脆把能打包的信息全塞进一个文档里。比如订单直接嵌套用户姓名、商品名和地址：
{
"order_id": "1001",
"user_name": "李婷",
"items": [
{ "product": "保温杯", "price": 89 }
],
"address": "北京市朝阳区xxx"
}读取时一次拿完，不用拼东拼西。但代价是，如果用户改了地址，所有历史订单里的地址不会自动更新。
什么时候用哪个更合适？
你做个小博客，用户不多，文章分类明确，后台管理要求严谨，那用 SQL 更省心。增删改查一套标准流程，不容易出错。
但如果你在开发一个社交 App，用户发的内容五花八门——文字、短视频、投票、位置打卡，格式天天变，这时候 NoSQL 灵活 schema 的优势就出来了。不用每次加功能就改数据库结构，开发速度快得多。
再比如物联网设备每秒上传一堆传感器数据，强调写入速度和扩展性，这时候选像 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库，比传统 SQL 更扛得住。
两者不是谁替代谁，而是像扳手和螺丝刀，工具不同，活儿对上了才顺手。