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随着互联网的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据库技术已无法满足大数据时代的存储和处理需求，非关系型数据库因其高扩展性、高性能和灵活性等优点，成为了大数据时代的主流数据库，非关系型数据库并非万能，它也有一些特性是不包括在内的，本文将探讨非关系型数据库不包括的五大特性与挑战。
事务支持
非关系型数据库不包括事务支持，与传统的关系型数据库不同，非关系型数据库如MongoDB、Redis等，通常不支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，这导致在处理复杂业务场景时，非关系型数据库难以保证数据的完整性和一致性。
1、业务场景：在金融、电商等领域，业务操作往往需要保证原子性，即要么全部成功，要么全部失败，非关系型数据库难以满足这一需求。
2、挑战：由于缺乏事务支持，非关系型数据库在处理并发操作时，容易出现数据不一致、脏读等问题。
SQL查询语言
非关系型数据库不包括SQL查询语言，与传统的关系型数据库不同，非关系型数据库通常使用NoSQL查询语言，如MongoDB的JSON查询、Redis的Lua脚本等，这导致开发者在迁移或使用非关系型数据库时，需要重新学习查询语言。
1、业务场景：在传统关系型数据库中，SQL查询语言已成为开发者必备技能，非关系型数据库的查询语言不同，给开发者带来了学习成本。
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2、挑战：非关系型数据库的查询语言与SQL差异较大，开发者需要花费时间学习，且在复杂查询场景下，性能可能不如SQL。
复杂的数据模型
非关系型数据库不包括复杂的数据模型，与传统的关系型数据库相比，非关系型数据库更适合处理松散、非结构化数据，在复杂的数据模型方面，非关系型数据库难以满足需求。
1、业务场景：在金融、医疗等领域，业务数据往往具有复杂的数据结构，如多表关联、嵌套关系等，非关系型数据库难以满足这一需求。
2、挑战：非关系型数据库在处理复杂数据模型时，性能和扩展性会受到影响。
数据迁移与集成
非关系型数据库不包括数据迁移与集成，在传统关系型数据库中，数据迁移和集成相对容易，在非关系型数据库中，数据迁移和集成变得复杂。
1、业务场景：在企业数字化转型过程中，需要将数据从传统关系型数据库迁移到非关系型数据库，非关系型数据库的数据迁移和集成难度较大。
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2、挑战：数据迁移和集成过程中，可能会出现数据丢失、数据不一致等问题。
安全性
非关系型数据库不包括安全性，与传统的关系型数据库相比，非关系型数据库在安全性方面存在一定风险。
1、业务场景：在涉及国家安全、商业机密等领域，数据安全性至关重要，非关系型数据库在安全性方面存在不足。
2、挑战：非关系型数据库的安全性不如关系型数据库，容易受到攻击。
非关系型数据库在处理大数据、高并发场景下具有明显优势，在事务支持、SQL查询语言、复杂数据模型、数据迁移与集成以及安全性等方面，非关系型数据库存在一定的不足，企业在选择数据库时，应根据自身业务需求和技术能力，权衡利弊，选择合适的数据库。
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