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随着互联网技术的飞速发展，数据库技术也在不断进步，关系数据库和分布式数据库作为两种主流的数据库技术，各有其独特的优势和适用场景，本文将从以下几个方面深入解析关系数据库与分布式数据库的五大核心区别。
数据存储方式
1、关系数据库：以关系模型为基础，将数据存储在二维表格中，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段，关系数据库通过表与表之间的关联来组织和管理数据。
2、分布式数据库：将数据分散存储在多个物理位置上，通过计算机网络连接，分布式数据库将数据分割成多个子集，分别存储在各个节点上。
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数据一致性
1、关系数据库：为了保证数据一致性，关系数据库采用锁机制、事务管理等方式来确保数据的一致性，当多个事务同时访问同一数据时，关系数据库会按照一定的顺序执行这些事务，以保持数据的一致性。
2、分布式数据库：由于数据分散在多个节点上，分布式数据库在数据一致性方面面临更大的挑战，分布式数据库通常采用CAP定理（一致性、可用性、分区容错性）来平衡这三者之间的关系，在分布式数据库中，一致性通常以可用性和分区容错性为代价。
扩展性
1、关系数据库：关系数据库在扩展性方面存在局限性，当数据量增加时，单节点数据库的性能会下降，为了提高性能，需要采用数据库集群技术，如读写分离、分片等。
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，可以线性提高系统的存储能力和处理能力，分布式数据库采用数据分片技术，将数据分散存储在各个节点上，从而提高系统性能。
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容错性
1、关系数据库：关系数据库在容错性方面相对较弱，当单节点数据库出现故障时，可能会影响整个数据库系统的正常运行。
2、分布式数据库：分布式数据库具有较好的容错性，当某个节点出现故障时，其他节点可以接管其工作，确保数据库系统的稳定运行。
性能
1、关系数据库：关系数据库在处理单个事务时性能较高，当涉及多个事务并发处理时，关系数据库的性能可能会受到影响。
2、分布式数据库：分布式数据库在处理大量并发事务时具有更高的性能，由于数据分散在多个节点上，分布式数据库可以并行处理多个事务，从而提高系统性能。
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关系数据库和分布式数据库在数据存储方式、数据一致性、扩展性、容错性和性能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技术，关系数据库适用于对数据一致性要求较高、数据量相对较小的场景；而分布式数据库适用于对扩展性、性能和容错性要求较高的场景，随着技术的发展，两种数据库技术将在未来得到更广泛的应用。
标签： #关系数据库和分布式数据库的区别
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