本文目录导读：
随着互联网技术的飞速发展，数据规模呈爆炸式增长，传统的集中式关系型数据库已无法满足日益增长的数据存储和计算需求，分布式数据库作为一种新兴的数据库技术，逐渐受到广泛关注，本文将从分布式数据库和关系型数据库的区别入手，深入剖析两者的核心差异，以期为读者提供有益的参考。
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数据存储方式
1、关系型数据库
关系型数据库采用集中式存储方式，所有数据存储在一个或多个服务器上，数据库通过关系模型来组织数据，使用SQL语言进行数据查询和操作，常见的典型关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2、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服务器上，数据分布存储可以提高数据访问速度，降低单点故障风险，分布式数据库通常使用分布式数据存储技术，如Paxos、Raft等，保证数据的一致性和可用性。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库采用强一致性模型，即所有节点上的数据始终保持一致，这种一致性保证了数据的准确性和可靠性，但同时也降低了系统的扩展性。
2、分布式数据库
分布式数据库采用弱一致性模型，即数据在不同节点上的最终一致性，弱一致性允许系统在短时间内容忍数据的不一致，提高系统的扩展性和性能。
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数据访问方式
1、关系型数据库
关系型数据库使用SQL语言进行数据访问，支持复杂的数据查询和操作，SQL语言具有良好的抽象性和可读性，便于用户进行数据管理和分析。
2、分布式数据库
分布式数据库通常采用分布式查询语言，如MapReduce、Spark SQL等，这些查询语言支持分布式计算，可以高效地处理大规模数据。
系统扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定局限性，当数据量增大时，单机性能可能无法满足需求，需要通过水平扩展（增加服务器）或垂直扩展（提升服务器性能）来解决。
2、分布式数据库
分布式数据库具有良好的扩展性，通过增加节点，可以线性提高系统性能和数据存储容量，满足大规模数据存储和计算需求。
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系统可靠性
1、关系型数据库
关系型数据库通过主从复制、双机热备等技术提高系统可靠性，在单点故障情况下，可以通过切换到备用服务器来保证数据的安全和业务的连续性。
2、分布式数据库
分布式数据库采用数据冗余、副本同步等技术提高系统可靠性，在节点故障情况下，可以通过其他节点上的数据副本恢复数据，保证系统的可用性。
分布式数据库和关系型数据库在数据存储方式、数据一致性、数据访问方式、系统扩展性和系统可靠性等方面存在显著差异，选择合适的数据库技术需要根据实际业务需求、数据规模和性能要求进行综合考虑，随着技术的不断发展，分布式数据库将在未来发挥越来越重要的作用。
标签： #分布式数据库和关系型数据库区别
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