非关系型数据库存在五大弊端，包括数据一致性难以保证、查询能力有限、扩展性受限、维护复杂以及安全问题突出。这些隐藏风险和挑战使得非关系型数据库在应用中面临诸多挑战。
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数据一致性难以保证
相较于关系型数据库，非关系型数据库在数据一致性方面存在一定的劣势，非关系型数据库采用分布式架构，数据存储在多个节点上，数据一致性难以保证，在分布式系统中，数据可能在多个节点之间复制和同步，一旦出现网络延迟或故障，可能导致数据不一致，这给业务系统带来极大的风险，可能导致数据错误、业务中断等问题。
数据模型灵活性不足
非关系型数据库的数据模型通常以键值对、文档、图等形式存在，相较于关系型数据库的灵活关系型模型，其数据模型灵活性不足，在业务需求变化时，非关系型数据库需要重新设计数据模型，而关系型数据库则可以通过修改表结构、添加字段等方式实现，这使得非关系型数据库在应对复杂业务场景时，可能会显得力不从心。
事务处理能力有限
非关系型数据库通常采用无事务或最终一致性的事务模型，与关系型数据库的事务处理能力相比，存在较大差距，在业务场景中，某些操作需要保证原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID），而非关系型数据库难以满足这些要求，这可能导致数据错误、业务中断等问题，影响系统稳定性。
扩展性受限
非关系型数据库的扩展性主要依赖于分布式架构，但随着数据量的增加，分布式系统的复杂度也随之提高，在扩展性方面，非关系型数据库存在以下限制：
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1、数据分区困难：非关系型数据库的数据分区通常依赖于键值对，而实际业务场景中，数据分区往往需要考虑业务逻辑，这使得数据分区变得复杂。
2、分布式一致性：分布式系统中，数据一致性问题难以保证，在数据分区和扩展过程中，一致性保证变得愈发困难。
3、系统性能下降：随着节点数量的增加，分布式系统的性能可能会下降，这是因为数据需要在多个节点之间传输和同步，增加了系统开销。
生态圈相对薄弱
相较于关系型数据库，非关系型数据库的生态圈相对薄弱，在关系型数据库领域，已经形成了成熟的生态系统，包括数据库、工具、框架、应用等，而非关系型数据库的生态系统相对较少，相关工具和框架不够丰富，这给开发者和企业带来了诸多不便。
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非关系型数据库在数据一致性、数据模型灵活性、事务处理能力、扩展性和生态圈等方面存在一定的弊端，在选用数据库时，需要根据实际业务需求和场景，权衡利弊，选择最合适的数据库类型。
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