分布式数据库和云数据库服务的主要区别在于它们的架构和运营模式。分布式数据库是指将数据存储在多个物理或地理位置的数据库系统，通常使用服务器集群。重点在于去中心化、可扩展性和容错能力。例如，Apache Cassandra 或 CockroachDB 都是分布式数据库，旨在通过跨节点划分数据并复制数据以实现冗余来处理大规模数据工作负载。相比之下，云数据库服务是由云提供商托管的托管服务（例如，Amazon RDS、Google Cloud SQL 或 Azure Cosmos DB）。这些服务抽象化了基础设施管理，使开发人员能够专注于查询和应用程序逻辑，而不是服务器设置、扩展或备份。
分布式数据库强调架构设计，以实现特定的性能或弹性目标。例如，分布式数据库可能会使用 Raft 或 Paxos 等共识算法来同步跨节点的数据，即使在网络分区期间也能确保一致性。这种设置在需要高可用性的系统中很常见，例如金融平台或全球电子商务应用程序。但是，管理分布式数据库通常需要集群配置、分片和网络相关问题故障排除方面的专业知识。另一方面，云服务通过自动处理基础设施来简化运营。例如，Amazon Aurora 在后台扩展存储和计算资源，而 Google BigQuery 提供无服务器分析，无需手动配置。虽然某些云服务（如 Azure Cosmos DB）本质上是分布式的，但它们的主要价值在于降低运营开销。
关键区别在于控制与便利。分布式数据库可以部署在本地、云端或混合环境中，使团队可以完全控制配置以及一致性、可用性和延迟之间的权衡。例如，一家公司可能会在私有数据中心部署 Cassandra，以满足严格的合规性要求。然而，云服务优先考虑易用性以及与其他云工具的集成。它们通常包括内置功能，例如自动备份、安全补丁和按需付费定价。虽然云服务可以支持分布式架构，但它们抽象化了复杂性，这可能会限制定制。例如，DynamoDB 自动处理分区和复制，但与自我管理的系统相比，限制了细粒度调整。开发人员根据他们优先考虑灵活性（分布式数据库）还是运营简单性（云服务）来选择这些选项。