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数据一致性难以保证
非关系型数据库在数据一致性方面相较于关系型数据库存在一定不足，关系型数据库采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，确保数据的一致性，而非关系型数据库为了追求高并发和扩展性，通常采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）原则，牺牲了部分一致性。
1、最终一致性：非关系型数据库在数据更新时，可能会出现短暂的数据不一致现象，但最终会达到一致性，这给应用开发带来了挑战，需要考虑如何处理数据不一致的情况。
2、数据复制：非关系型数据库采用数据复制机制提高数据可用性和扩展性，但在复制过程中，数据可能会出现短暂的不一致性。
事务处理能力有限
关系型数据库在事务处理方面具有强大能力，可以满足复杂业务场景的需求，而非关系型数据库在事务处理方面存在以下缺点：
1、事务隔离级别低：非关系型数据库通常只支持读未提交（Read Uncommitted）和读已提交（Read Committed）两个事务隔离级别，无法满足串行化（Serializable）级别的事务需求。
2、事务原子性难以保证：在分布式环境下，非关系型数据库的事务原子性难以保证，在跨多个节点的操作中，可能会出现部分操作成功，部分操作失败的情况。
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数据模型灵活性不足
非关系型数据库在数据模型方面相较于关系型数据库灵活性较低，关系型数据库采用表格形式存储数据，可以方便地进行数据查询和关联操作，而非关系型数据库通常采用文档、键值对、图等数据模型，虽然在一定程度上提高了数据存储的灵活性，但在复杂业务场景下，数据模型调整较为困难。
1、数据结构限制：非关系型数据库的数据结构相对固定，无法像关系型数据库那样方便地进行字段添加、删除和修改。
2、数据关联复杂：在非关系型数据库中，实现复杂的数据关联操作需要借助索引、MapReduce等手段，增加了开发难度。
性能瓶颈
非关系型数据库在性能方面存在一定瓶颈，主要体现在以下方面：
1、内存使用：非关系型数据库通常采用内存存储，当数据量较大时，内存容量成为限制性能的关键因素。
2、磁盘I/O：非关系型数据库在读写操作过程中，磁盘I/O成为性能瓶颈，在分布式环境下，跨节点读写操作会导致性能下降。
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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，在开发工具、运维工具、中间件等方面，关系型数据库拥有丰富的资源，而非关系型数据库在生态圈方面存在以下不足：
1、开发工具有限：非关系型数据库的开发工具相对较少，导致开发效率降低。
2、运维工具不足：非关系型数据库的运维工具相对匮乏，增加了运维难度。
非关系型数据库在数据模型、扩展性、高并发等方面具有优势，但同时也存在数据一致性、事务处理、数据模型灵活性、性能瓶颈和生态圈薄弱等缺点，在实际应用中，应根据业务需求、数据规模和系统架构等因素综合考虑，选择合适的关系型或非关系型数据库。
标签： #非关系型数据库缺点
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