文档数据库，如 MongoDB 或 Couchbase，涉及的成本主要分为三大类：基础设施、运营开销和开发/维护。这些成本因规模、托管与自建解决方案以及数据模型的复杂性等因素而异。了解这些费用有助于开发人员在选择和管理文档数据库时做出明智的决定。
首先，基础设施成本与存储、计算资源和可伸缩性相关。文档数据库通常需要大量存储来存储非结构化或半结构化数据，并且随着数据集的增长成本也会上升。例如，Amazon DocumentDB 或 Azure CosmosDB 等云解决方案根据存储大小和吞吐量（按请求单位衡量）收费。横向扩展（增加更多节点）会增加成本但能提高性能。自建选项可以减少云费用，但需要前期硬件投入和持续维护。此外，自动化备份或跨区域复制等功能也会增加存储费用。例如，MongoDB Atlas 会单独收取备份存储费用，这可能使基础成本增加 20-30%。
其次，运营成本包括许可、支持和管理。MongoDB Community Edition 等开源文档数据库是免费的，但缺少企业级功能。付费版本（如 MongoDB Enterprise）包含安全工具和支持，许可费用基于集群大小或收入。托管服务（如 Firebase Firestore）简化了操作，但针对自动化和正常运行时间保证收取高额费用。运营开销还包括监控、修补和故障排除。优化不良的数据库可能需要专门的 DevOps 资源，从而增加人工成本。例如，文档数据库中低效的查询可能会导致 CPU 使用率飙升，从而增加云计算费用。
最后，开发和维护成本来自模式设计、查询优化和数据迁移。文档数据库提供了模式灵活性，但设计不当的数据模型（例如，深度嵌套的文档）会使查询复杂化并增加延迟。后期重构模式可能需要停机或数据转换脚本。索引调优或分片重新平衡等维护任务需要开发人员投入时间。例如，在 Couchbase 中，索引配置不当会降低查询速度，需要手动干预。此外，将文档数据库与现有关系型系统集成（例如，将数据同步到数据仓库）可能需要定制管道，从而增加开发工作量和工具成本。