传统数据库是采用关系模型构建的数据库管理系统，其核心设计目标是处理永久、稳定的数据操作型需求（OLTP）。通过行存储架构与磁盘持久化存储机制实现数据稳定性保障，依托ACID事务特性确保银行交易等场景的数据一致性。相较于数据仓库与大数据技术，传统数据库在实时事务处理场景具有响应速度快的优势，但存在分析型应用支持能力有限、历史数据集成困难等技术局限性。

采用行存储方式连续存储单条记录所有字段，通过聚集索引机制提升插入与更新效率，典型代表包括MySQL、Oracle等关系型数据库。存储介质以磁盘为核心，结合日志文件与检查点技术实现断电数据不丢失。

索引系统基于B 树构建，通过3-4层树结构实现百万级数据查询仅需3-4次磁盘IO，该特性使传统数据库具备快速定位稳定数据的能力。在MySQL InnoDB引擎中，主键索引的叶节点直接存储完整行数据，辅助索引则存储主键值以实现二次查找。

通过原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）构成ACID事务模型，保障资金转账等操作的数据可靠性。具体实现包含：

原子性：通过undo日志实现事务回滚

一致性：实体完整性、参照完整性等约束规则

隔离性：行级锁与MVCC控制并发访问

持久性：redo日志与刷盘机制结合

数据存储模式采用结构化设计，通过预定义的表结构（字段类型、长度、约束）确保数据稳定存储。在金融领域应用中，传统数据库的ACID特性可有效保障账户余额数据的一致性。

主要服务于联机事务处理（OLTP）场景，典型应用包括：

银行业务系统：支持日均百万级的存取款交易

零售管理系统：处理商品库存实时更新

航空订票系统：保障座位数据一致性

企业ERP系统：实现采购订单流程管理

在电力系统监测场景中，传统数据库可处理每秒2000-5000次的数据写入请求，满足常规设备的监控需求。但面对火电厂发电机组（1.2万-2万个测点/500毫秒采集频率）等大规模实时数据场景时，其架构设计面临性能瓶颈。

传统数据库在分析处理（OLAP）场景中表现不足，具体受限因素包括：

事务优化架构与批量分析处理需求冲突，导致长期查询占用事务资源

企业数据分散在不同系统形成'蜘蛛网'式孤岛，缺乏有效集成机制

动态数据集成能力缺失，无法支持按需更新的分析数据集

历史数据保留周期短，难以满足趋势分析需求

这些局限性推动数据仓库技术发展，传统数据库更多承担操作性数据存储角色。在混合架构中，其常与内存数据库协同工作：内存数据库处理实时性强的热点数据，传统数据库负责持久化存储。

面对大数据时代挑战，传统数据库通过分库分表、读写分离等扩展技术提升处理能力。2020年代的技术演进呈现以下特征：

与分布式架构融合，如MySQL集群方案

引入列存储引擎应对分析场景

优化器持续改进以支持复杂查询

云原生部署模式成为主流趋势

在特定行业应用中，传统数据库通过与实时数据库（RTDB）集成形成混合解决方案，例如在智能电网中传统数据库负责台账管理，RTDB处理实时监控数据。这种技术互补模式延续了传统数据库在核心业务系统中的基础地位。