关系型数据库与分布式数据库在架构、数据一致性、扩展性、性能和灵活性等方面存在显著差异。主要区别包括：1）数据一致性，关系型数据库强调强一致性，而分布式数据库则可能存在分区容错一致性；2）扩展性，关系型数据库扩展性有限，分布式数据库可横向扩展；3）性能，分布式数据库可并行处理，性能更高；4）架构，关系型数据库集中式，分布式数据库分布式；5）灵活性，分布式数据库支持更多数据模型和架构。
本文目录导读：
数据存储方式
1、关系型数据库
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关系型数据库采用表格形式存储数据，通过关系模型来描述数据之间的关系，数据以行和列的形式存储在表格中，每个表格都有一个唯一的名称，称为表名，表中的行称为记录，列称为字段，关系型数据库的典型代表有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、分布式数据库
分布式数据库将数据存储在多个物理位置上，通过网络连接在一起，数据被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管理、分布式锁等技术来保证数据的一致性和完整性，分布式数据库的典型代表有Cassandra、HBase、MongoDB等。
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，在分布式数据库中，一致性可以通过多种方式实现，如强一致性、最终一致性等。
2、分布式数据库
分布式数据库在一致性方面存在一定的挑战，因为数据分散在多个节点上，分布式数据库通常采用最终一致性，即在一段时间后，所有节点上的数据会达到一致状态。
查询性能
1、关系型数据库
关系型数据库在查询性能方面具有优势，因为其查询优化器可以对查询进行优化，提高查询效率，关系型数据库的SQL语言具有丰富的功能，可以方便地进行各种查询操作。
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2、分布式数据库
分布式数据库在查询性能方面相对较弱，因为数据分散在多个节点上，查询操作需要跨越多个节点，分布式数据库可以通过数据分区、索引等技术来提高查询性能。
扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定的限制，因为其扩展性主要依赖于单机性能，当数据量增大时，单机性能会下降，导致数据库性能瓶颈。
2、分布式数据库
分布式数据库具有很好的扩展性，可以通过增加节点来提高数据库性能，分布式数据库可以通过水平扩展和垂直扩展来实现扩展性。
应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于以下场景：
（1）需要强一致性保证的应用
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（2）数据量较小、结构简单的应用
（3）对查询性能要求较高的应用
2、分布式数据库
分布式数据库适用于以下场景：
（1）需要高可用性、高扩展性的应用
（2）数据量巨大、结构复杂的应用
（3）对分布式事务处理有较高要求的应用
关系型数据库和分布式数据库在数据存储方式、数据一致性、查询性能、扩展性以及应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库类型，关系型数据库在数据一致性、查询性能等方面具有优势，而分布式数据库在扩展性、高可用性等方面具有优势，随着技术的发展，关系型数据库和分布式数据库的界限将越来越模糊，未来可能出现更多融合两者优点的数据库产品。
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