关系型数据库通过其基于模式的设计和查询能力，为数据提供结构化、一致和可靠的访问，从而支持报告和分析。它们将数据组织成具有预定义关系的表，从而可以使用 SQL 进行高效查询。这种结构通过主键、外键和 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）合规性等约束确保数据完整性，这对于维护用于分析的准确和可信的数据集至关重要。例如，销售数据库可以将事务数据存储在一个表中，将客户信息存储在另一个表中，并通过客户 ID 链接，使分析师可以将这些数据集组合起来，以深入了解购买模式。
索引、聚合函数和连接等关键功能直接增强了分析工作流程。索引通过减少定位特定记录所需的时间来加速大型数据集的查询性能，这对于按需生成报告至关重要。SQL 的聚合函数（例如，SUM、AVG、COUNT）简化了总收入或平均订单规模等指标的计算。连接使您可以将来自多个表的数据组合成统一的视图，例如将销售交易与产品详细信息合并以按类别分析盈利能力。此外，关系型数据库支持存储过程和视图，可以预定义复杂的查询或计算，从而减少报告任务中的冗余。例如，视图可以预先计算每月销售总额，使分析师可以更轻松地专注于趋势分析。
关系型数据库还可以与 Tableau 或 Power BI 等商业智能 (BI) 工具无缝集成，这些工具依赖于结构化数据进行可视化和仪表板显示。这些工具通常通过 SQL 连接器直接连接到数据库，允许用户构建动态报告而无需手动导出数据。对于大规模分析，关系型数据库可以将数据馈送到数据仓库（例如，Amazon Redshift、Snowflake），这些数据仓库针对分析查询进行了优化，并且通常基于关系原则构建。PostgreSQL 等数据库中的物化视图或分区等功能进一步优化了重复分析任务的查询性能。例如，按日期对表进行分区可以更快地访问基于时间的趋势，例如季度收入增长，而物化视图会缓存聚合结果，以避免为每个报告重新计算它们。这种结构、性能和工具集成的结合使关系型数据库成为许多报告和分析系统的基础组件。