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非关系型数据库的缺点剖析
数据一致性保障较弱
1、缺乏事务支持
- 在关系型数据库中，事务机制可以确保一系列操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性），在银行转账系统中，从一个账户扣款并在另一个账户入账这两个操作必须作为一个整体的事务来处理，要么全部成功，要么全部失败，以保证数据的一致性，非关系型数据库大多不支持像关系型数据库那样完善的事务处理，像MongoDB等一些非关系型数据库虽然有一定的事务功能，但与传统关系型数据库相比，其事务的支持范围和强度有限，在一些复杂的业务场景中，如电商系统中的订单处理涉及库存扣减、订单状态更新、支付记录等多个操作，如果没有强大的事务保障，可能会出现数据不一致的情况，如库存已扣减但订单状态未更新，或者支付成功但库存未扣减等问题。
2、数据更新的一致性挑战
- 非关系型数据库在多节点或分布式环境下更新数据时，较难保证数据的一致性，由于其数据存储结构相对松散，没有像关系型数据库那样严格的表结构约束，在一个基于Cassandra的分布式存储系统中，如果多个客户端同时对同一数据进行更新操作，可能会因为数据的分布式存储和缺乏集中式的协调机制，导致数据的最终状态不一致，而关系型数据库可以通过锁机制、事务日志等多种方式来严格控制数据的更新顺序和一致性。
查询功能相对有限
1、复杂查询困难
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- 非关系型数据库对于复杂的多表关联查询支持不够完善，关系型数据库通过SQL语句可以方便地进行多表连接、嵌套查询等操作，在一个企业的人力资源管理系统中，要查询同时满足职位、部门、薪资范围等多个条件并且涉及员工基本信息表、部门表、薪资表等多表关联的复杂查询时，关系型数据库可以通过精心设计的SQL语句高效地完成，而在非关系型数据库中，如键 - 值存储数据库（如Redis），其主要设计目的是为了快速的键值访问，缺乏对这种复杂关联查询的原生支持，虽然可以通过在应用层进行数据整合和查询逻辑的编写来模拟多表关联查询，但这会增加应用程序的复杂性，并且在数据量较大时性能可能会受到很大影响。
2、缺乏标准化查询语言
- 关系型数据库有标准化的SQL语言，这种统一的查询语言使得开发人员可以方便地在不同的关系型数据库之间进行切换，并且容易学习和掌握，非关系型数据库没有一种像SQL这样统一的查询语言，MongoDB使用自己的查询语法，CouchDB也有其独特的查询方式，这就要求开发人员针对不同的非关系型数据库学习不同的查询语法，增加了开发成本和人员培训的难度。
数据模型设计和管理的挑战
1、数据模型灵活性的负面影响
- 非关系型数据库的优势之一是数据模型灵活，不需要预先定义严格的表结构，但这也带来了一些问题，在大规模数据存储和管理中，如果没有一个明确的结构约束，数据可能会变得杂乱无章，在一个文档型数据库（如Elasticsearch）中存储用户信息，不同的开发人员可能会以不同的格式来存储用户的地址信息，有的可能将地址作为一个单独的字段，有的可能将其拆分为省、市、区等多个字段存储在不同的嵌套结构中，随着数据量的增长，这种缺乏统一结构的情况会导致数据查询、分析和管理的困难。
2、数据完整性维护难度大
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- 由于非关系型数据库缺乏像关系型数据库中的外键约束等机制来维护数据的完整性，在关系型数据库中，如果有订单表和商品表，通过外键约束可以确保订单中的商品ID是有效的商品表中的ID，防止无效数据的插入，而在非关系型数据库中，要实现类似的数据完整性检查需要在应用层编写大量的逻辑代码，这不仅增加了开发工作量，而且容易出现漏洞，难以保证数据的完整性。
安全性和可靠性方面的隐患
1、安全机制相对薄弱
- 关系型数据库经过多年的发展，有一套成熟的安全机制，包括用户认证、授权、访问控制等，在Oracle数据库中，可以对不同的用户角色授予不同的数据库操作权限，如SELECT、INSERT、UPDATE等权限，并且可以通过视图等方式进一步细化权限控制，相比之下，非关系型数据库的安全机制相对不够成熟，许多非关系型数据库在早期版本中安全功能有限，一些NoSQL数据库可能在默认配置下存在安全漏洞，容易受到攻击，如未经授权的访问、数据泄露等风险。
2、数据备份和恢复的复杂性
- 非关系型数据库的数据备份和恢复操作相对复杂，由于其数据存储结构的多样性，如键 - 值对、文档、图等不同的数据模型，每种模型的数据备份和恢复方式都有所不同，在分布式非关系型数据库中，数据分布在多个节点上，要确保数据的一致性备份和在故障时的有效恢复是一个挑战，在一个基于HBase的大数据存储系统中，备份数据需要考虑数据的存储格式、版本控制、以及多个RegionServer之间的数据协调等问题，而关系型数据库通常有成熟的备份和恢复工具，如MySQL的mysqldump等工具，可以相对容易地进行数据备份和恢复操作。
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