关系型数据库的横向扩展（也称为水平扩展或scale out）确实可能面临一些困难。这主要是因为关系型数据库的设计初衷是为了在单个服务器节点上提供高效、一致的数据管理和查询功能。然而，随着数据量的不断增长和并发访问需求的提高，单个服务器节点可能无法满足性能要求，这时就需要进行横向扩展。
以下是关系型数据库横向扩展面临的一些主要困难：
- 数据一致性维护：在分布式系统中，数据可能分散在多个节点上，这就需要一种机制来确保不同节点上数据的一致性。关系型数据库通常使用事务来保证数据的一致性，但在分布式系统中，跨节点的事务管理变得复杂且困难。
- 跨节点查询优化：当数据分布在多个节点上时，查询可能需要跨多个节点执行。这就需要一种机制来优化跨节点查询的性能，包括数据路由、负载均衡、查询分解和合并等。然而，这些优化技术通常比单节点查询更加复杂和困难。
- 分布式事务处理：在分布式系统中，事务可能涉及多个节点上的数据。这就需要一种机制来协调和管理跨节点的事务，以确保数据的一致性和完整性。然而，分布式事务处理通常比单节点事务处理更加复杂和耗时。
- 节点间通信和同步：在分布式系统中，节点之间需要进行通信和同步，以确保数据的一致性和系统的可靠性。然而，节点间通信和同步可能会引入额外的延迟和开销，降低系统的性能和可用性。
为了克服这些困难，一些技术和解决方案被提出，如分布式数据库、分片（sharding）、主从复制和集群等。这些技术和解决方案可以在一定程度上提高关系型数据库的横向扩展能力，但也需要根据具体的应用场景和需求进行选择和优化。
