本文目录导读：
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数据存储方式
1、关系型数据库
关系型数据库（RDBMS）以表格的形式存储数据，每个表格由行和列组成，行代表数据记录，列代表字段，数据存储在本地硬盘或服务器上，数据访问速度快，但扩展性较差。
2、分布式数据库
分布式数据库（DBMS）将数据存储在多个地理位置的节点上，通过网络连接实现数据共享，数据存储在多个服务器上，可以水平扩展，提高系统性能。
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，采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则保证数据安全，当发生并发操作时，系统会保证数据的一致性。
2、分布式数据库
分布式数据库在保证数据一致性的同时，更注重系统的可用性和分区容错性，分布式数据库采用CAP定理（一致性、可用性、分区容错性），在保证一致性和可用性的前提下，允许数据在不同节点上存在一定程度的差异。
数据访问方式
1、关系型数据库
关系型数据库通过SQL（结构化查询语言）进行数据访问，操作简单、方便，SQL语句可以直接在数据库中执行，提高了数据访问效率。
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2、分布式数据库
分布式数据库的数据访问方式多样，包括SQL、NoSQL、NewSQL等，NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等，以文档、键值对等形式存储数据，适合处理大量非结构化数据。
系统扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在垂直扩展（提高单个服务器的性能）方面具有一定的优势，但在水平扩展（增加服务器数量）方面存在局限性。
2、分布式数据库
分布式数据库通过水平扩展实现系统性能的提升，将数据分布到多个节点上，提高了系统的扩展性。
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）结构化数据存储，如企业信息、人事档案等；
（2）对数据一致性要求较高的场景；
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（3）需要使用SQL进行数据访问的场景。
2、分布式数据库
分布式数据库适用于以下场景：
（1）处理大量非结构化数据，如日志、物联网数据等；
（2）需要保证系统可用性和分区容错性的场景；
（3）需要水平扩展以提高系统性能的场景。
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、数据访问方式、系统扩展性和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，以提高系统性能和满足业务需求，随着大数据、云计算等技术的发展，分布式数据库在未来的应用将越来越广泛。
标签： #关系型数据库和分布式数据库的区别
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