关系型数据库通过标准化接口、数据交换格式和中间件工具与其他系统集成。最常见的方法是使用 API（应用程序编程接口），允许外部系统通过结构化查询发送和接收数据。例如，Web 应用程序可以使用 RESTful API 与 PostgreSQL 数据库通信，通过 HTTP 请求执行 SQL 查询。像 ODBC（开放数据库互连）或 JDBC（Java 数据库互连）驱动程序这样的中间件使编程语言能够与数据库交互，而无需考虑底层平台。这种抽象允许以 Python、Java 或 C# 编写的系统无缝连接到像 MySQL 或 Microsoft SQL Server 这样的数据库。
另一种关键的集成方法是通过 ETL（提取、转换、加载）流程，这些流程在数据库和外部系统（如数据仓库或分析平台）之间移动数据。像 Apache Airflow 或 AWS Glue 这样的工具自动化这些工作流程，从关系表中提取数据，将其转换为兼容的格式（例如，JSON 或 Parquet），并将其加载到像 Amazon Redshift 或 Snowflake 这样的系统中。例如，零售公司可以使用 ETL 将每日销售数据从运营 MySQL 数据库同步到用于报告的分析仓库。数据库本身的存储过程和触发器也可以将数据推送到外部系统，例如，当记录更新时，将通知发送到消息队列。
在集成过程中，安全性和性能考虑至关重要。API 通常使用基于令牌的身份验证 (OAuth) 或 SSL 加密来保护传输中的数据。像 Entity Framework 或 Hibernate 这样的 ORM（对象关系映射器）简化了应用程序对象和数据库表之间的数据映射，但需要仔细调整以避免低效的查询。直接数据库链接，例如 PostgreSQL 的外部数据包装器，允许查询外部数据库，就像它们是本地表一样，从而实现跨系统连接。但是，如果数据库中的模式更改（例如，添加列）未通知依赖系统，则可能会破坏集成。开发人员必须平衡实时需求的紧密耦合（例如，银行交易）与可扩展性的异步模式（例如，事件溯源）。例如，微服务架构可能为每个服务使用一个关系数据库，通过 Kafka 发布事件以跨域同步数据。