- 数据处理方式：
实时数据库： 主要用于处理实时数据，具有低延迟和高吞吐量的特点。实时数据库通常专注于对流数据的处理，能够实时捕获和分析数据，支持实时决策。
关系数据库： 以表格形式组织数据，采用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作。关系数据库更适用于处理事务性数据，支持复杂的事务处理。
- 数据模型：
实时数据库： 通常采用键-值存储、文档存储或列存储等非关系型数据模型。这种模型更适合存储和检索大量非结构化或半结构化的实时数据。
关系数据库： 使用表格形式存储数据，具有严格的结构，每个表格都有预定义的字段和数据类型。关系数据库通过关系连接来处理数据之间的关联。
- 数据一致性：
实时数据库： 通常注重实时性和性能，可能在一些情况下牺牲一致性。实时数据库更注重在短时间内提供最新的数据，而不一定保证所有节点上的数据完全一致。
关系数据库： 强调事务的一致性，通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性确保数据的完整性。关系数据库更适合需要强一致性的应用场景，如金融系统等。
- 适用场景：
实时数据库： 适用于需要实时数据处理和分析的场景，如实时监控系统、物联网（IoT）应用、日志处理等。
关系数据库： 适用于需要严格事务控制和数据一致性的场景，如企业资源计划（ERP）系统、在线交易系统等。
- 扩展性：
实时数据库： 通常设计为具有良好的横向扩展性，可以轻松地通过添加更多节点来处理更多的数据和请求。
关系数据库： 在大规模数据处理方面可能面临挑战，通常采用垂直扩展（增加单个服务器的处理能力）。
- 存储格式：
实时数据库： 常使用高效的二进制数据格式，以提高数据的传输和存储效率。
关系数据库： 以规范化的表格形式存储数据，通过关联实现数据的一致性和完整性。
结论：
实时数据库和关系数据库在数据处理方式、数据模型、一致性要求、适用场景等方面存在明显的差异。选择哪种数据库取决于具体的应用需求，包括数据的特性、实时性要求、一致性要求以及对系统性能和可扩展性的期望。在某些情况下，也可以通过组合使用两者来满足不同层次和类型的数据需求。
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