分布式数据库和数据库集群是两种不同的数据库架构，它们之间有以下区别：
1. 数据分片：在分布式数据库中，数据通常会被分割成多个片段，并存储在不同的节点上。每个节点只负责管理自己所分片的数据。而在数据库集群中，数据通常会被复制到多个节点，每个节点都包含完整的数据副本。
2. 数据访问：在分布式数据库中，应用程序可以直接访问分布式数据库的任何节点。数据的读写操作可以在任何节点上执行。而在数据库集群中，应用程序通常只能访问主节点，读写操作会在主节点上执行，然后通过复制将数据同步到其他节点。
3. 数据一致性：分布式数据库通常采用弱一致性模型，即不同节点之间的数据同步可能存在一定的延迟，因此在进行跨节点的数据查询时，可能会读取到不一致的数据。而数据库集群通常采用强一致性模型，保证了数据在所有节点之间的一致性。
4. 扩展性：分布式数据库可以通过增加节点来扩展存储容量和吞吐量。每个节点只负责管理自己所分片的数据，因此能够有效地扩展存储和计算资源。而数据库集群通常采用主从架构，主节点负责处理所有的写操作，从节点负责处理读操作，因此在扩展性方面相对受限。
总而言之，分布式数据库适用于需要大规模存储和处理数据的场景，具有较高的可扩展性和灵活性；数据库集群主要用于提高数据的可用性和性能，适用于高并发读写的场景，但扩展性相对较弱。
分布式数据库和数据库集群是两种不同的数据库架构形式。
1. 分布式数据库：分布式数据库是指将数据分布存储在多台计算机节点上，每个节点都具备独立的计算和存储能力。分布式数据库的特点是数据的分布和复制，节点之间通过网络进行通信和协调。分布式数据库的目标是提供高性能、高可用性和可扩展性。
2. 数据库集群：数据库集群是指多个数据库实例组成一个逻辑集群，共享存储和计算资源。数据库集群的特点是多个数据库实例共同处理请求，通过共享存储和计算资源提高性能和可用性。数据库集群的目标是提供高并发处理能力和容错性。
总结起来，分布式数据库强调的是数据的分布和复制，每个节点都具备独立的计算和存储能力；数据库集群强调的是多个数据库实例共享资源，通过共同处理请求提高性能和可用性。
