关系型数据库与分布式数据库核心区别在于数据存储方式。关系型数据库集中存储数据，适用于单机或小规模应用；而分布式数据库将数据分散存储，支持大规模、高并发应用。应用场景上，关系型数据库适用于业务逻辑简单、数据量不大的场景，分布式数据库则适用于需要高性能、可扩展性的大规模应用。
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随着信息技术的飞速发展，数据库技术也在不断地演进，关系型数据库和分布式数据库作为数据库领域的两大主流技术，各有其独特的优势和适用场景，本文将从数据存储、数据一致性、扩展性、性能等方面，深入探讨关系型数据库与分布式数据库的区别。
数据存储
1、关系型数据库
关系型数据库采用关系模型，以表格形式存储数据，具有结构化、标准化等特点，关系型数据库的数据存储在本地服务器或分布式存储系统中，如MySQL、Oracle等。
2、分布式数据库
分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接实现数据共享，分布式数据库的数据存储方式包括分布式文件系统、分布式存储系统等，如Cassandra、HBase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，通过事务机制保证数据的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID），在关系型数据库中，数据更新操作需要遵守严格的锁定机制，以保证数据的一致性。
2、分布式数据库
分布式数据库在保证数据一致性的同时，更注重系统的高可用性和可扩展性，分布式数据库通常采用最终一致性模型，允许数据在不同节点之间存在短暂的不一致，常见的一致性保证机制包括：强一致性、最终一致性、分区一致性等。
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，当数据量或并发访问量增加时，性能会显著下降，为了解决扩展性问题，关系型数据库通常采用读写分离、数据库分片等技术。
2、分布式数据库
分布式数据库具有良好的扩展性，通过水平扩展（增加节点）和垂直扩展（提高节点性能）来实现，分布式数据库在数据存储、计算、网络等方面具有很高的可扩展性，能够满足大规模数据处理的场景。
性能
1、关系型数据库
关系型数据库在处理复杂查询、事务处理等方面具有较高性能，在分布式环境下，关系型数据库的性能可能会受到影响，如网络延迟、数据同步等。
2、分布式数据库
分布式数据库在处理大规模数据和高并发访问方面具有较高性能，分布式数据库通过数据分区、负载均衡等技术，优化数据访问路径，提高系统性能。
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）数据量较小、业务逻辑较为简单的系统；
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（2）对数据一致性和事务性要求较高的系统；
（3）需要复杂查询、事务处理的系统。
2、分布式数据库
分布式数据库适用于以下场景：
（1）数据量巨大、业务逻辑复杂的系统；
（2）对系统高可用性和可扩展性要求较高的系统；
（3）需要处理大规模数据和高并发访问的场景。
关系型数据库与分布式数据库在数据存储、数据一致性、扩展性、性能等方面存在显著差异，在实际应用中，应根据具体业务需求和系统特点，选择合适的数据库技术，随着数据库技术的不断发展，未来两者之间的界限将逐渐模糊，为数据库领域带来更多可能性。
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