数据模型与数据结构
分布式数据库和关系型数据库在数据模型上存在本质差异,关系型数据库基于关系模型，以二维表（Table）为基本存储单位，通过行（记录）和列（字段）组织数据，依赖主键、外键等约束维护数据的一致性和完整性，支持SQL语言进行结构化查询，其数据结构高度规范化，适用于事务性强的场景，如银行交易、订单管理等。
分布式数据库则采用更灵活的数据模型,涵盖关系型、键值型、文档型、宽列型等多种类型，分布式关系型数据库（如Google Spanner、TiDB）虽保留关系模型，但通过分布式协议实现水平扩展；而分布式NoSQL数据库（如Cassandra、MongoDB）则根据场景选择非关系模型，强调高并发和灵活性，其数据结构通常支持半结构化或非结构化数据，适用于大数据、物联网等场景。
架构与扩展性
架构设计是两者最核心的区别之一,关系型数据库多为集中式架构，数据存储在单一服务器或主从复制集群中，依赖垂直扩展（提升单机硬件性能）应对增长，但受限于硬件瓶颈，难以应对海量数据和高并发需求。
分布式数据库采用分布式架构,将数据分片（Sharding）存储在多个物理节点上，通过分布式协调服务（如ZooKeeper）实现节点通信和一致性保障，其核心优势在于水平扩展：可通过增加节点线性提升存储容量和计算能力，轻松应对PB级数据和高并发访问，TiDB通过Region分片和Raft协议，实现了跨节点的数据分片与强一致性，支持在线扩容而不影响业务。
一致性与可用性
关系型数据库以强一致性为优先,通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务保证数据准确性，适用于对数据一致性要求极高的场景（如金融核心系统），但强一致性往往牺牲可用性，在节点故障时可能短暂不可用。
分布式数据库基于CAP理论（一致性、可用性、分区容忍性）进行权衡，多数采用AP（可用性优先）或CP（一致性优先）架构，Cassandra采用AP架构，在节点分区时优先保证服务可用性，允许数据短暂不一致；而Spanner通过TrueTime技术和Paxos协议，实现全球范围内的强一致性，属于CP架构，分布式数据库通过最终一致性模型（如BASE理论）在性能与一致性间取得平衡，适用于社交 feed、电商推荐等场景。
性能与适用场景
关系型数据库在事务处理（OLTP）和复杂查询（OLAP）中表现优异，通过索引、优化器等机制提升查询效率，适合结构化数据主导、业务逻辑复杂的场景，如企业ERP、CRM系统。
分布式数据库则擅长高并发、海量数据处理，通过分布式计算（如MPP架构）和并行查询提升性能，适用于大数据分析、实时计算、物联网数据存储等场景，ClickHouse作为分布式分析型数据库，可支持千万级数据点的实时查询；而Redis分布式缓存则通过内存存储，实现微秒级响应的高并发访问。
关系型数据库以强一致性和结构化查询为核心,适合传统企业应用；分布式数据库以扩展性和灵活性见长，满足互联网时代海量数据和高并发需求，选择时需结合业务场景：若数据结构固定、一致性要求高，可选关系型数据库；若需处理海量数据、高并发或非结构化数据，则分布式数据库更优，两者并非替代关系，而是互补共存，共同支撑数字化时代的数据处理需求。
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