关系型数据库与分布式数据库核心区别包括：数据模型、数据存储、数据一致性、查询效率和系统扩展性。关系型数据库采用单一服务器存储，强调数据完整性和一致性；分布式数据库则分散存储，追求高可用性和高并发处理。分布式数据库在扩展性上更胜一筹，但可能牺牲部分数据一致性。
本文目录导读：
数据模型与存储方式
1、关系型数据库
关系型数据库（RDBMS）采用关系模型进行数据组织，以表格形式存储数据，数据之间通过外键关联，关系型数据库的存储方式通常是集中式，即所有数据存储在单个物理服务器上。
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2、分布式数据库
分布式数据库（DDBMS）将数据分散存储在多个物理服务器上，通过计算机网络进行连接，数据在分布式数据库中通常以分片的形式存储，每个分片包含整个数据集的一部分。
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，采用事务机制保证数据在并发访问时的正确性，事务具有ACID特性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
2、分布式数据库
分布式数据库在保证数据一致性的同时，还需要考虑网络延迟、故障等因素，分布式数据库通常采用CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）来平衡数据一致性、可用性和分区容错性。
扩展性
1、关系型数据库
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关系型数据库的扩展性相对较差，当数据量增大时，需要升级硬件或优化数据库结构，关系型数据库的扩展通常受到单机性能的限制。
2、分布式数据库
分布式数据库具有较好的扩展性，可以通过增加节点来提高性能和存储容量，分布式数据库的扩展包括水平扩展（增加节点）和垂直扩展（升级节点硬件）。
分布式事务处理
1、关系型数据库
关系型数据库的事务处理通常在单机环境下进行，通过锁机制保证数据一致性，在分布式环境中，关系型数据库的事务处理需要考虑跨节点的数据一致性。
2、分布式数据库
分布式数据库的事务处理更加复杂，需要协调多个节点上的事务，确保数据的一致性，分布式数据库通常采用两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）等协议来处理分布式事务。
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适用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于结构化数据存储、事务处理、查询分析等场景，企业级应用、电子商务平台、银行系统等。
2、分布式数据库
分布式数据库适用于大规模、高并发、分布式环境下的数据存储和处理，大数据应用、云计算平台、物联网等。
关系型数据库和分布式数据库在数据模型、存储方式、数据一致性、扩展性、分布式事务处理和适用场景等方面存在显著区别，在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的数据库类型，随着技术的发展，关系型数据库和分布式数据库之间的界限逐渐模糊，许多新型数据库系统兼具两者的优点。
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