文档数据库虽然在灵活的数据模型方面很有用，但也存在几个关键的局限性。首先，与关系数据库相比，它们通常缺乏强大的事务保证。虽然像 MongoDB 这样的一些文档数据库现在支持多文档 ACID 事务，但与它们优化的单记录原子操作相比，这些事务可能更慢或更难实现。例如，原子地更新多个相关文档可能需要显式的事务处理，这会增加开销。这使得它们不太适合需要严格一致性的用例，例如财务系统，在这些系统中，余额更新和事务日志必须保持完全同步。
第二个局限性在于管理数据之间复杂关系的困难。文档数据库将数据存储在嵌套结构（例如 JSON）中，这对于分层数据效果很好，但在处理多对多关系时会遇到困难。例如，在社交媒体应用中，如果用户配置文件和帖子存储为单独的文档，则查询“用户的朋友喜欢的所有帖子”将需要多次查找或反规范化，从而增加复杂性。与关系数据库不同，没有内置的 JOIN 操作，因此开发人员必须在应用程序代码中处理关系或复制数据，从而导致不一致的风险。随着时间的推移，这可能会导致文档膨胀或数据碎片化。
最后，模式灵活性可能成为一把双刃剑。虽然无模式设计允许快速迭代，但它将数据验证的负担转移到应用程序层。例如，如果将“电子邮件”之类的字段添加到用户文档，则没有数据库级别的强制执行来确保所有文档都包含它或遵循有效的格式。这可能导致数据质量不一致，尤其是在大型团队或长期项目中。此外，如果索引没有针对不断变化的访问模式进行仔细设计，查询性能可能会受到影响——在添加索引之前，过滤新字段的查询可能需要完全集合扫描。这些因素使得文档数据库不太适合需要严格数据治理或可预测查询性能的场景。