分布式数据库与传统数据库在架构、数据分布、数据一致性和容错等方面存在五大核心区别。分布式数据库通过多个节点分散存储数据，实现高性能和可扩展性，而传统数据库集中存储，易受单点故障影响。分布式数据库更注重数据分片、数据复制和负载均衡，以提升系统稳定性和处理能力。
本文目录导读：
数据存储方式
1、分布式数据库：分布式数据库采用分布式存储方式，将数据分散存储在多个节点上，每个节点存储一部分数据，这种存储方式使得数据更加灵活，可以适应不同的业务需求，分布式数据库可以提供高可用性、高并发性，以及较强的数据扩展能力。
2、传统数据库：传统数据库采用集中式存储方式，将所有数据存储在一个或几个节点上，这种存储方式便于管理和维护，但在数据扩展、可用性和并发性方面相对较弱。
数据一致性
1、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，由于数据分散存储在多个节点上，为了保证数据一致性，需要采用一致性协议，如CAP定理、BASE理论等，这些协议在一定程度上会影响系统的性能和可用性。
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2、传统数据库：传统数据库在数据一致性方面具有天然优势，由于数据集中存储，系统可以轻松实现强一致性，如ACID事务。
数据扩展能力
1、分布式数据库：分布式数据库具有强大的数据扩展能力，当业务需求增加时，可以通过增加节点来扩展存储容量，分布式数据库还可以通过数据分片、负载均衡等技术实现水平扩展。
2、传统数据库：传统数据库在数据扩展方面相对较弱，当业务需求增加时，需要通过升级硬件、优化数据库性能等方式来满足需求。
可用性
1、分布式数据库：分布式数据库具有较高的可用性，由于数据分散存储在多个节点上，即使某个节点出现故障，其他节点仍可正常工作，保证了系统的可用性。
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2、传统数据库：传统数据库的可用性相对较低，当数据库服务器出现故障时，整个系统可能会瘫痪。
并发性能
1、分布式数据库：分布式数据库具有较高的并发性能，由于数据分散存储在多个节点上，可以并行处理多个请求，提高了系统的并发性能。
2、传统数据库：传统数据库的并发性能相对较低，当系统负载较高时，可能会出现性能瓶颈。
数据迁移与集成
1、分布式数据库：分布式数据库的数据迁移和集成相对复杂，由于数据分散存储在多个节点上，需要制定详细的数据迁移策略，确保数据一致性。
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2、传统数据库：传统数据库的数据迁移和集成相对简单，由于数据集中存储，可以轻松实现数据迁移和集成。
分布式数据库和传统数据库在数据存储方式、数据一致性、数据扩展能力、可用性、并发性能以及数据迁移与集成等方面存在显著差异，企业在选择数据库时，应根据自身业务需求、技术水平和预算等因素综合考虑。
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