分布式数据库与集中式数据库核心区别包括：数据分布与存储方式、数据一致性、扩展性、性能和故障容忍度。分布式数据库通过多个节点分散存储，提高扩展性和容错性，但需维护数据一致性；集中式数据库集中存储，性能高但扩展性受限。
本文目录导读：
数据存储方式
1、集中式数据库
集中式数据库是指所有数据都存储在一个中心位置，通常是一个服务器或者一组服务器，这种数据库具有以下特点：
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（1）数据访问速度快：由于数据集中存储，客户端可以快速访问所需数据。
（2）易于管理和维护：集中式数据库便于统一管理和维护，降低运维成本。
（3）扩展性较差：随着数据量的增加，集中式数据库的扩展性较差，可能会出现性能瓶颈。
2、分布式数据库
分布式数据库是指数据分散存储在多个节点上，每个节点可以是服务器、集群或者数据中心，这种数据库具有以下特点：
（1）高可用性：分布式数据库可以通过节点冗余实现高可用性，提高系统稳定性。
（2）高性能：分布式数据库可以将数据分散存储，提高数据访问速度。
（3）高扩展性：分布式数据库可以根据业务需求灵活扩展，满足大规模数据处理需求。
数据一致性
1、集中式数据库
集中式数据库通常采用强一致性模型，即所有节点上的数据保持一致，这种模型在以下情况下具有优势：
（1）保证数据安全性：强一致性模型可以确保数据不会出现不一致的情况。
（2）简化应用开发：由于数据一致性较高，应用开发相对简单。
2、分布式数据库
分布式数据库通常采用最终一致性模型，即在一定时间内，所有节点上的数据最终会达到一致，这种模型在以下情况下具有优势：
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（1）提高系统性能：最终一致性模型可以降低数据同步的延迟，提高系统性能。
（2）适应性强：最终一致性模型可以适应分布式环境下的网络波动和数据延迟。
数据分区
1、集中式数据库
集中式数据库的数据分区通常依赖于数据库管理系统（DBMS）提供的分区功能，例如水平分区和垂直分区，这种分区方式具有以下特点：
（1）易于管理：集中式数据库的分区可以统一管理和维护。
（2）性能有限：由于数据集中存储，分区对性能的提升有限。
2、分布式数据库
分布式数据库的数据分区通常依赖于分布式数据库管理系统（DDBMS）提供的分区功能，例如数据分片和复制，这种分区方式具有以下特点：
（1）高性能：分布式数据库的分区可以充分利用多节点计算资源，提高性能。
（2）灵活性：分布式数据库的分区可以根据业务需求灵活调整。
数据备份与恢复
1、集中式数据库
集中式数据库的数据备份与恢复通常依赖于数据库管理系统（DBMS）提供的备份和恢复工具，这种备份方式具有以下特点：
（1）易于操作：集中式数据库的备份和恢复操作相对简单。
（2）备份周期长：由于数据集中存储，备份周期可能较长。
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2、分布式数据库
分布式数据库的数据备份与恢复通常依赖于分布式数据库管理系统（DDBMS）提供的备份和恢复工具，这种备份方式具有以下特点：
（1）高效率：分布式数据库的备份和恢复可以并行进行，提高效率。
（2）快速恢复：分布式数据库的备份和恢复周期相对较短。
应用场景
1、集中式数据库
集中式数据库适用于以下场景：
（1）数据量较小，对性能要求不高。
（2）业务场景相对简单，数据一致性要求较高。
2、分布式数据库
分布式数据库适用于以下场景：
（1）数据量庞大，对性能要求较高。
（2）业务场景复杂，需要高可用性和高扩展性。
分布式数据库与集中式数据库在数据存储方式、数据一致性、数据分区、数据备份与恢复以及应用场景等方面存在显著差异，在实际应用中，根据业务需求选择合适的数据库架构至关重要。
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