分布式数据库和传统关系型数据库的主要区别在于它们如何在系统之间存储和管理数据。传统关系型数据库 (RDBMS) 在单个服务器上运行，集中进行数据存储和处理。它依赖于具有预定义模式的结构化表，并使用 SQL 进行查询，同时强制执行 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性以确保事务的可靠性。相比之下，分布式数据库将数据分散在多个物理位置（例如服务器或数据中心），通常使用节点网络。这种架构允许在全球范围内对数据进行分区或复制，在某些情况下优先考虑可扩展性和容错能力，而不是严格的一致性。例如，MySQL 或 PostgreSQL 等系统代表传统 RDBMS，而分布式数据库包括 Apache Cassandra 或 Amazon DynamoDB。
关键区别在于可扩展性和性能。传统关系型数据库通过升级硬件（例如，向单个服务器添加 CPU 或内存）进行垂直扩展，这变得既昂贵又有限。分布式数据库通过添加更多节点进行水平扩展，使其能够处理更大的工作负载和数据量。例如，一个拥有数百万全球用户的社交媒体应用程序可能会使用分布式数据库，通过将数据存储在区域节点中更靠近用户的位置来更快地响应请求。但是，分布式系统引入了复杂性：查询可能跨越多个节点，需要协调，并且网络延迟会影响响应时间。虽然传统数据库擅长单个节点内的复杂连接和事务，但分布式数据库通常通过放宽一致性（例如，使用最终一致性模型）或对数据进行分区以最大限度地减少跨节点操作来优化读/写吞吐量。
用例和权衡进一步区分了这两种数据库。传统关系型数据库非常适合需要强一致性和复杂事务的应用程序，例如银行系统或库存管理。它们强制执行严格的模式和关系，这简化了查询逻辑，但限制了灵活性。分布式数据库适合于需要高可用性、地理冗余或大规模可扩展性的场景，例如实时分析、物联网设备跟踪或全球电子商务平台。例如，分布式数据库可能会跨区域复制产品库存数据以防止中断，即使发生临时不一致的情况。但是，分布式系统需要仔细设计，以处理分区策略、节点故障和同步。开发人员必须根据优先级进行选择：一致性、可扩展性或延迟。虽然传统数据库为较小规模的系统提供简单性和可靠性，但分布式数据库以增加运营复杂性为代价，满足了现代对弹性和增长的需求。