分布式数据库和云数据库的主要区别在于其架构和部署模型。分布式数据库将数据存储在多个物理位置，这些位置可以是同一数据中心的服务器，也可以是全球分散的服务器。这种设计强调可扩展性、容错性，以及为地理位置分散的用户提供低延迟。例如，Apache Cassandra 将数据分片到各个节点上，而 Google Spanner 则使用原子钟在区域间同步数据。相比之下，云数据库是指托管和运行在云提供商基础设施（例如 AWS、Azure）内的任何数据库。它们可以是传统的关系型数据库，如 Amazon RDS (MySQL)，也可以是完全托管的服务，如 Azure Cosmos DB。关键区别在于，“云数据库”定义了数据库托管的位置和方式，而“分布式数据库”描述了数据在节点之间的组织方式。
用例也有所不同。分布式数据库擅长需要高可用性和对区域中断具有弹性的场景。例如，一个全球电商平台可以使用 Cassandra 来确保即使一个数据中心发生故障也能处理订单。而云数据库则侧重于降低运营开销。像 Amazon Aurora 这样的服务可以自动化备份、扩展和打补丁，让开发者专注于应用逻辑而不是基础设施。虽然一些云数据库（例如 Cosmos DB）也是分布式的，但并非所有云数据库都需要分布式架构。一个运行在云虚拟机上的单节点 PostgreSQL 实例是云数据库，但不是分布式数据库。
在操作层面，分布式数据库需要精通一致性模型和网络延迟。开发者必须根据数据准确性和性能之间的权衡，选择强一致性（如 Spanner）或最终一致性（如 Cassandra）。云数据库抽象了这些复杂性：存储或计算的扩展通常通过配置设置或 API 处理。例如，DynamoDB 会随着工作负载的增长自动对数据进行分片。然而，云数据库如果未针对多区域访问进行优化，可能会引入供应商锁定或延迟。分布式数据库提供对数据放置的更多控制，但需要手动调优复制和故障转移。两种方法都解决了可扩展性问题，但侧重点在于可管理性和架构灵活性。