关系数据库与分布式数据库核心区别在于数据存储与处理方式。关系数据库集中存储数据，而分布式数据库分散存储于多个节点。解析显示，数据一致性、分布式事务处理、网络延迟等因素是两者差异的关键。
本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，数据库技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色，关系数据库和分布式数据库作为数据库技术的两种主流形式，它们在数据存储、处理和访问等方面各有特点，本文将从以下几个方面深入解析关系数据库与分布式数据库的核心差异。
数据存储
1、关系数据库
关系数据库以表格形式存储数据，每个表格包含若干行和列，行表示记录，列表示字段，关系数据库通过主键、外键等关系建立数据之间的联系，常见的MySQL、Oracle、SQL Server等都是关系数据库。
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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，每个节点负责存储一部分数据，分布式数据库通过分布式事务、分布式锁等技术确保数据的一致性和完整性，HBase、Cassandra、Amazon DynamoDB等都是分布式数据库。
数据访问
1、关系数据库
关系数据库提供SQL语言进行数据查询、更新、删除等操作，SQL语言具有丰富的功能，能够满足大部分数据访问需求，关系数据库支持集中式访问，用户通过客户端连接到数据库服务器进行操作。
2、分布式数据库
分布式数据库支持分布式访问，用户可以通过客户端连接到任何一个节点进行操作，分布式数据库在数据访问方面具有更高的灵活性，但需要考虑网络延迟、节点故障等问题。
数据一致性
1、关系数据库
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关系数据库通过事务、锁等机制确保数据的一致性，在事务执行过程中，数据库系统会保证数据的一致性、原子性、隔离性和持久性。
2、分布式数据库
分布式数据库在数据一致性方面面临更多挑战，分布式事务需要解决数据一致性问题，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等，分布式数据库还需要考虑数据副本的同步、冲突解决等问题。
性能与可扩展性
1、关系数据库
关系数据库在单节点性能方面具有优势，但随着数据量的增长，单节点性能逐渐饱和，为了提高性能，关系数据库需要采用分区、分片等技术进行扩展。
2、分布式数据库
分布式数据库具有更高的可扩展性，可以通过增加节点、增加存储容量等方式进行水平扩展，分布式数据库在处理海量数据方面具有优势，但可能面临网络延迟、数据同步等问题。
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应用场景
1、关系数据库
关系数据库适用于数据量较小、结构相对稳定、查询操作较多的场景，如企业级应用、电子商务平台等。
2、分布式数据库
分布式数据库适用于数据量巨大、结构复杂、实时性要求较高的场景，如搜索引擎、社交网络、大数据分析等。
关系数据库与分布式数据库在数据存储、数据访问、数据一致性、性能与可扩展性以及应用场景等方面存在显著差异，在选择数据库技术时，需要根据具体需求进行权衡，随着技术的发展，关系数据库与分布式数据库的界限逐渐模糊，两者相互借鉴、融合的趋势日益明显。
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