关系型数据库（RDBMS）和时序数据库是两种不同类型的数据库，它们在数据模型、设计目标和适用场景等方面存在明显的区别。以下是关系型数据库和时序数据库的主要区别：
- 数据模型：
关系型数据库： 关系型数据库采用表格的结构来组织数据，其中数据以行和列的形式存储。数据表之间通过关系（relationship）建立连接，使用 SQL（Structured Query Language）进行查询和操作。
时序数据库： 时序数据库专门设计用于存储和处理时间序列数据。它将数据组织成时间戳和测量值的对，以便更高效地存储和查询时间相关的信息。
- 存储和查询性能：
关系型数据库： 关系型数据库通常面向广泛的应用场景，包括事务处理和复杂查询。它们在执行联接、聚合和复杂查询时表现良好，但在大规模时序数据的高吞吐查询方面可能不如时序数据库。
时序数据库： 时序数据库被优化用于存储和查询时间序列数据，因此在这方面表现出色。它们通常能够实现高性能的时间范围查询、聚合操作和其他与时间相关的查询。
- 设计目标：
关系型数据库： 关系型数据库的设计目标是支持通用的数据管理需求，包括事务处理、数据完整性和复杂查询。它们适用于需要满足复杂关系的应用，如企业资源计划（ERP）系统。
时序数据库： 时序数据库的设计目标是优化处理时间序列数据，强调高性能的时间范围查询、聚合和分析。它们特别适用于监控、传感器数据、日志记录等实时数据流应用。
- 数据类型和索引：
关系型数据库： 关系型数据库支持各种数据类型，且对多种复杂查询提供支持。通常使用B树等多样的索引结构。
时序数据库： 时序数据库通常专注于时间相关的数据类型，如时间戳和测量值。索引结构可能会特别针对时间范围查询进行优化，以提高性能。
- 适用场景：
关系型数据库： 适用于需要支持复杂事务和多表关联的应用，例如企业级应用、金融系统、人事管理等。
时序数据库： 适用于需要高效存储和查询大规模时间序列数据的应用，例如物联网（IoT）数据、实时监控、传感器数据等。
总体而言：
关系型数据库和时序数据库的选择应基于应用的具体需求。 如果应用中的数据主要是时间序列数据，时序数据库可能更适合。如果需要复杂的事务处理和广泛的查询支持，则关系型数据库可能更为合适。
有些场景可能需要同时使用两者。 在某些应用中，关系型数据库和时序数据库可以协同工作，以满足不同层面的需求。例如，时序数据库用于高性能的时间序列数据存储和查询，而关系型数据库用于支持应用的其他数据管理需求。
