分布式数据库和集中式数据库最大的区别在于它们的数据存储方式、系统性能以及可靠性与坚固性。

数据存储方式：集中式数据库将所有数据存储在单个位置，通常由一个中央计算机系统管理和维护。相比之下，分布式数据库由分布在不同物理位置的多个数据库组成，这些数据库相互连接，每个位置的数据可以独立管理。
系统性能：由于分布式数据库的数据分布在多个位置，它可以在多个结点上同时处理请求，从而提高整体性能。而集中式数据库的性能受限于单个中心服务器的处理能力。
可靠性与坚固性：集中式数据库如果遇到系统故障，可能会导致整个数据的破坏。而分布式数据库由于其分散的特性，即使个别结点或通信链路发生故障，整个系统仍然可以运行，显示出更高的坚固性和可靠性。
总的来说，分布式数据库提供了更好的性能和坚固性，而集中式数据库则可能在成本和管理上更为简单。

集中式数据库：

1. 数据存储：集中式数据库将所有数据存储在一个中心位置，通常在一个或少数几个物理服务器上。这意味着数据的访问、更新和管理都是通过这个中心点进行的。
2. 架构特点：数据和处理能力集中在一处，简化了管理与维护，但由于所有请求都需要通过中心服务器，可能成为性能瓶颈。
3. 扩展性：扩展能力受限，随着数据量和访问量的增长，中心服务器可能面临处理能力、存储容量和网络带宽的限制。
4. 可用性：单点故障风险较高，一旦中心服务器出现故障，整个系统可能受到影响。
5. 应用场景：适用于数据量相对较小、对数据一致性要求极高、系统更新不频繁的场景。

分布式数据库：

1. 数据存储：数据分散存储在多个物理位置的多个服务器上，这些服务器可以是不同的地理位置。数据可以根据特定策略（如分区）分布在不同的节点上。
2. 架构特点：通过网络互联的多个节点共同参与数据的存储和处理，提高了系统的处理能力和可扩展性。
3. 扩展性：高度可扩展，可以通过增加更多的服务器节点来线性增加存储容量和处理能力，以应对数据量和访问量的增长。
4. 可用性：由于数据冗余和故障转移机制，分布式数据库通常具有更高的可用性和容错性。即使某个节点出现故障，系统仍能继续运作。
5. 一致性与并发控制：在分布式环境中，数据一致性管理和并发控制更为复杂，需要采用CAP定理（一致性、可用性、分区容忍性）来平衡不同需求。
6. 应用场景：适用于大数据量、高并发访问、需要高可用性和水平扩展的场景，如大型互联网服务、金融系统、云计算平台等。