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数据冗余度高
关系型数据库在数据存储过程中，为了保证数据的完整性、一致性和安全性，常常会引入冗余数据，这种冗余数据虽然在一定程度上提高了数据的可靠性，但同时也增加了数据存储的负担，与NoSQL数据库相比，关系型数据库的数据冗余度较高，导致存储空间浪费和查询效率降低。
1、存储空间浪费：关系型数据库在存储过程中，为了维护数据的完整性，会引入大量冗余数据，这些冗余数据在存储空间上占据了一定比例，导致存储空间利用率低下。
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2、查询效率降低：在关系型数据库中，查询操作往往需要遍历大量冗余数据，从而降低了查询效率，尤其是在处理大数据量时，查询效率下降更为明显。
扩展性差
关系型数据库在扩展性方面存在一定的局限性，当数据量增大时，关系型数据库的性能会受到影响，难以满足业务需求，相比之下，NoSQL数据库具有更高的扩展性，能够适应大数据时代的挑战。
1、硬件扩展性差：关系型数据库通常依赖于特定的硬件设备，如服务器、存储设备等，当硬件资源不足时，关系型数据库的扩展性受到限制。
2、软件扩展性差：关系型数据库的软件架构相对固定，难以适应业务需求的变化，在扩展过程中，需要修改数据库结构，增加开发成本。
事务处理复杂
关系型数据库的事务处理机制较为复杂，需要遵循严格的ACID原则，在处理大量并发事务时，关系型数据库的事务处理能力会受到限制，导致性能下降。
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1、事务隔离性：关系型数据库需要保证事务的隔离性，避免并发事务之间的干扰，在处理大量并发事务时，隔离性可能导致性能下降。
2、事务一致性：关系型数据库需要保证事务的一致性，确保事务执行后数据的正确性，在处理复杂业务场景时，一致性要求可能导致性能下降。
开发成本高
关系型数据库的开发成本相对较高，在开发过程中，需要投入大量人力、物力，进行数据库设计、优化、维护等工作，相比之下，NoSQL数据库的开发成本较低，能够快速满足业务需求。
1、数据库设计：关系型数据库的设计相对复杂，需要遵循一定的规范，在设计过程中，可能需要多次修改和调整，增加了开发成本。
2、优化与维护：关系型数据库的优化与维护工作较为繁琐，需要投入大量人力、物力，在数据库运行过程中，还需要定期进行维护，以确保数据库稳定运行。
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兼容性较差
关系型数据库的兼容性较差，不同数据库之间的迁移较为困难，在业务发展过程中，可能需要更换数据库，但迁移过程中存在一定的风险。
1、数据迁移困难：关系型数据库之间的数据迁移需要遵循一定的规范，迁移过程中可能出现数据丢失、损坏等问题。
2、代码迁移困难：关系型数据库的代码迁移较为复杂，需要重新编写部分代码，增加了开发成本。
关系型数据库在数据冗余度、扩展性、事务处理、开发成本和兼容性等方面存在一定的局限性，在当今大数据时代，NoSQL数据库凭借其高扩展性、易用性等优势，逐渐成为主流的数据库技术，关系型数据库在处理结构化数据、保证数据一致性等方面仍具有不可替代的优势，在实际应用中，应根据业务需求选择合适的数据库技术。
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