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数据模型限制
非关系型数据库采用去中心化的数据存储方式，其数据模型通常为键值对、文档、列族或图形等，这种数据模型在处理结构化数据时具有优势，但在处理复杂、嵌套、关系型数据时，其数据模型限制成为一大弊端。
1、数据模型灵活性不足
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非关系型数据库的数据模型在处理复杂、嵌套数据时，往往需要通过多个键值对或文档来实现，这使得数据模型灵活性不足，相比之下，关系型数据库通过表结构可以方便地处理复杂、嵌套数据。
2、缺乏严格的数据约束
非关系型数据库的数据模型相对灵活，但这也意味着其缺乏严格的数据约束，在实际应用中，数据不一致、数据冗余等问题较为常见，给数据维护和查询带来不便。
查询性能受限
非关系型数据库在查询性能方面存在一定的局限性，主要体现在以下两个方面：
1、查询能力有限
非关系型数据库的查询语言通常不如关系型数据库丰富，难以实现复杂的查询需求，在处理多表关联查询、分组、排序等操作时，非关系型数据库可能需要通过多次查询来实现，导致性能下降。
2、数据索引效率不高
非关系型数据库的数据索引效率通常不如关系型数据库，在处理大规模数据时，数据索引成为制约查询性能的关键因素。
数据安全与隐私保护
非关系型数据库在数据安全与隐私保护方面存在以下问题：
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1、数据加密难度较大
非关系型数据库的数据通常以明文形式存储，加密难度较大，在实际应用中，数据泄露风险较高。
2、隐私保护不足
非关系型数据库的数据模型相对松散，难以实现严格的隐私保护，在处理敏感数据时，隐私泄露风险较大。
兼容性与迁移难度
非关系型数据库在兼容性与迁移难度方面存在以下问题：
1、生态圈不完善
非关系型数据库的生态圈相对较小，相关工具、插件、技术支持等方面相对匮乏，在实际应用中，可能会遇到兼容性问题。
2、迁移难度较大
从关系型数据库迁移到非关系型数据库，需要重新设计数据模型、应用程序等，迁移难度较大，在迁移过程中，可能会出现数据丢失、性能下降等问题。
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技术门槛较高
非关系型数据库在技术门槛方面存在以下问题：
1、管理复杂
非关系型数据库的管理相对复杂，需要具备一定的数据库知识，在实际应用中，可能会出现管理不当导致性能下降、数据丢失等问题。
2、技术更新迅速
非关系型数据库技术更新迅速，需要不断学习新技术，对于技术能力较弱的团队来说，可能会面临技术瓶颈。
非关系型数据库在数据模型、查询性能、数据安全、兼容性等方面存在一定的弊端，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据库技术，对于对数据模型、查询性能、数据安全等方面要求较高的场景，关系型数据库可能更具优势。
标签： #非关系型数据库的缺点
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