Manipulação de Dados: Facilitam operações como inserção, atualização, exclusão e consulta de dados. Linguagens de consulta, como SQL (Structured Query Language), são frequentemente usadas para essas tarefas.

Controle de Acesso e Segurança: Gerenciam permissões e acessos para garantir que apenas usuários autorizados possam visualizar ou modificar os dados.

Integridade dos Dados: Mantêm regras e restrições para assegurar que os dados sejam precisos e consistentes.

Backup e Recuperação: Oferecem ferramentas para fazer backup dos dados e recuperá-los em caso de falhas ou perda.

Gerenciamento de Concurrency: Controlam o acesso simultâneo de vários usuários para garantir que as operações não corrompam os dados.

Por outro lado, os SGBDs não relacionais, como MongoDB, Cassandra e Redis, são projetados para lidar com dados não estruturados ou semi-estruturados e oferecem escalabilidade horizontal. Esses sistemas não utilizam tabelas, e suas abordagens incluem modelos de documento, chave-valor, coluna e grafo, atendendo a diferentes necessidades de armazenamento e processamento de dados.

Na década de 1970, o conceito de banco de dados relacional foi introduzido por Edgar F. Codd, revolucionando a gestão de dados com o uso de tabelas inter-relacionadas. O System R da IBM e o Ingres foram protótipos importantes desse modelo.

Na década de 1980, os SGBDs relacionais se tornaram populares, com lançamentos como o Oracle Database. A partir da década de 2000, surgiram os SGBDs não relacionais (NoSQL), como o MongoDB e o Cassandra, atendendo a novas demandas por escalabilidade e flexibilidade.