管理关系型数据库面临几个关键挑战，主要与模式设计、性能优化和维护数据完整性相关。 这些系统需要仔细规划，以平衡灵活性和效率，尤其是在应用程序扩展时。 以下是开发人员和数据库管理员通常面临的三个主要挑战。
首先，随着应用程序的演变，模式设计和迁移可能会变得复杂。 关系型数据库依赖于结构化模式，这会强制数据一致性，但会使更改变得困难。 例如，更改表以在大型生产数据库中添加列可能需要停机或仔细的迁移脚本，以避免数据丢失。 Flyway 或 Django 迁移等工具可以帮助自动化此过程，但意外问题（例如冲突的数据类型或表之间的依赖关系）仍然可能导致错误。 此外，过度规范化（过度拆分表）可能会导致查询速度缓慢，而规范化不足则可能导致数据冗余和不一致。
其次，性能优化需要不断的调整。 随着数据的增长，最初运行良好的查询可能会因索引效率低下或连接优化不佳等因素而变慢。 例如，用户表中经常查询的列缺少索引可能会强制执行全表扫描，从而增加响应时间。 数据库管理员通常使用查询分析器或 PostgreSQL 中的 EXPLAIN 等工具来识别瓶颈，但索引或分区等解决方案会增加其自身的权衡。 索引提高了读取速度，但降低了写入速度，而跨表或服务器（分片）对数据进行分区则会增加管理分布式事务和连接的复杂性。
最后，确保数据完整性和安全性是一项持续的挑战。 关系型数据库强制执行外键和 ACID 事务等约束，但这些功能可能会与可扩展性发生冲突。 例如，在高吞吐量系统中，严格的事务一致性可能会导致争用，从而减慢并发操作的速度。 在安全性方面，如果查询未正确参数化，则 SQL 注入等漏洞仍然存在风险。 此外，必须精心维护基于角色的访问控制 (RBAC) 设置，以防止未经授权的数据泄露，尤其是在多租户系统中。 遵守 GDPR 等法规进一步复杂化了存储和访问模式，需要数据匿名化或审计日志记录等功能，从而增加管理开销。