分布式数据库与关系型数据库在架构、数据分布、扩展性、一致性和复杂性等方面存在显著差异。分布式数据库通过多节点分散存储，提供高可用性和横向扩展，但面临数据一致性和复杂运维挑战。五大核心区别包括：1. 架构不同；2. 数据分布方式不同；3. 扩展性差异；4. 一致性要求不同；5. 运维复杂性不同。
本文目录导读：
数据存储方式
1、关系型数据库
关系型数据库采用表格形式存储数据，数据以行和列的形式组织，通过关系（主键、外键等）连接各个表格，这种存储方式使得数据结构清晰，便于查询和操作。
2、分布式数据库
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分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接各个节点，每个节点负责存储一部分数据，并通过协同工作实现数据的一致性和高可用性。
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，通过事务、锁机制等保证数据在并发操作中的正确性，在单机环境下，数据一致性相对容易保证。
2、分布式数据库
分布式数据库在数据一致性方面存在一定挑战，如CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）所述，分布式数据库需要平衡一致性、可用性和分区容错性，以适应大规模、高并发的应用场景。
数据分区与复制
1、关系型数据库
关系型数据库通常采用垂直分区（按列分区）和水平分区（按行分区）来提高数据查询性能，数据复制主要用于数据备份和故障转移。
2、分布式数据库
分布式数据库通过水平分区（按行分区）和垂直分区（按列分区）实现数据分散存储，数据复制在分布式数据库中尤为重要，以确保数据的一致性和高可用性。
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查询优化与性能
1、关系型数据库
关系型数据库采用SQL查询语言，通过优化器对查询语句进行优化，提高查询性能，关系型数据库通常采用索引、视图等手段提高查询效率。
2、分布式数据库
分布式数据库在查询优化方面面临更多挑战，如数据分区、网络延迟等，分布式数据库需要采用特定的查询优化策略，如数据预聚合、数据本地化等，以提高查询性能。
适用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）数据结构相对简单，无需大规模数据存储。
（2）对数据一致性要求较高。
（3）查询性能要求较高。
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2、分布式数据库
分布式数据库适用于以下场景：
（1）大规模数据存储和计算。
（2）对数据一致性要求较高，但可适当牺牲。
（3）高并发、高可用性要求。
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、数据分区与复制、查询优化与性能、适用场景等方面存在显著区别，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库类型，以实现最佳性能和稳定性。
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