关系型数据库通过结构化存储、高效查询和可扩展技术相结合的方式来管理大型数据集。关键机制包括索引、分区和规范化。索引（如 B 树）的作用类似于书的索引，允许数据库在不扫描整个表的情况下定位特定行。例如，user_id 列上的索引能够立即检索用户的订单。分区将表分成更小的段（如按年份分割销售记录），因此针对特定分区的查询仅扫描相关数据。这减少了 I/O 开销，并简化了诸如存档旧数据之类的任务。这些方法在存储效率和快速访问之间取得平衡，即使数据增长也是如此。
为了维护数据完整性并减少冗余，关系型数据库使用规范化。数据被组织成多个链接表（例如，分离客户详细信息和订单），从而最大限度地减少重复。但是，查询通常需要连接表，这可能会消耗大量资源。外键和优化的连接算法（例如，哈希连接）通过简化表之间的关系来缓解此问题。ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）合规性可确保可靠的事务。例如，多版本并发控制 (MVCC) 使数据库能够处理并发的读取和写入，而无需锁定，从而在繁重负载下保持性能。这种结构化设计和事务管理的结合确保了大规模的一致性和可靠性。
对于水平可扩展性，关系型数据库采用分片和复制。分片将数据分布在服务器上——例如，将北美用户存储在一个服务器上，将欧洲用户存储在另一个服务器上——以分散负载。虽然这提高了写入吞吐量，但它使跨分片查询变得复杂。复制创建只读副本（例如，MySQL 副本）以卸载读取操作并提供故障转移。缓存机制（如物化视图）或 Redis 等工具将频繁访问的数据存储在内存中以减少延迟。这些策略使关系型数据库能够高效地扩展，从而平衡大型数据集的性能、可用性和维护。