本文目录导读：
数据存储方式
1、关系型数据库
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关系型数据库采用关系模型来存储数据，数据以表格形式组织，每个表格由行和列组成，关系型数据库通过SQL语言进行数据操作，如增删改查等。
2、分布式数据库
分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，这些节点通过网络连接，分布式数据库通过分布式事务管理，确保数据的一致性和可靠性。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库强调数据的一致性，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则来保证数据的一致性，在并发环境下，关系型数据库通过锁机制来保证数据的一致性。
2、分布式数据库
分布式数据库在保证数据一致性的同时，还要考虑网络延迟、节点故障等因素，分布式数据库采用CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）来平衡数据一致性和系统可用性。
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扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在局限性，当数据量增大时，单机数据库性能会下降，为了提高性能，关系型数据库需要通过分区、分片等技术来提高扩展性。
2、分布式数据库
分布式数据库具有良好的扩展性，可以通过增加节点来提高系统性能，分布式数据库采用分布式分片技术，将数据分散存储在多个节点上，从而提高系统吞吐量。
分布式事务
1、关系型数据库
关系型数据库支持分布式事务，通过两阶段提交（2PC）协议来保证事务的原子性，两阶段提交协议存在性能瓶颈，如网络延迟、单点故障等问题。
2、分布式数据库
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分布式数据库采用分布式事务管理，如Raft、Paxos等共识算法，提高事务处理的性能和可靠性，分布式事务管理可以保证在分布式环境下，事务的一致性和原子性。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于数据量较小、业务逻辑简单、对数据一致性要求较高的场景，如企业内部管理系统、CRM系统等。
2、分布式数据库
分布式数据库适用于数据量较大、业务逻辑复杂、对系统可用性和扩展性要求较高的场景，如电子商务、在线支付、大数据处理等。
分布式数据库与关系型数据库在数据存储方式、数据一致性、扩展性、分布式事务和应用场景等方面存在显著区别，在选择数据库时，应根据实际业务需求、数据规模和性能要求等因素进行综合考虑，随着技术的不断发展，分布式数据库和关系型数据库将在未来发挥各自的优势，共同推动数据库技术的发展。
标签： #分布式数据库和关系型数据库区别
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