关系型数据库有一些关键的局限性，开发人员在设计系统时应考虑这些局限性。三个最重要的限制涉及可扩展性挑战、模式刚性和处理非结构化或分层数据的困难。虽然关系型数据库在结构化数据管理和事务一致性方面表现出色，但这些局限性可能会使它们不太适合需要灵活性、横向扩展或复杂数据关系的现代用例。
第一个主要限制是水平可扩展性。关系型数据库针对垂直扩展（向单个服务器添加更多算力）而非水平扩展（添加更多服务器）进行了优化。当处理海量数据集或高写入量时，这会变得有问题。例如，一个拥有数百万日活跃用户的社交媒体应用可能会在使用关系型数据库时遇到困难，因为分片（跨服务器拆分数据）需要复杂的配置，并且经常会破坏事务保证。虽然像 Amazon Aurora 这样的云解决方案在一定程度上缓解了这种情况，但它们仍然无法与像 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库的轻松扩展相媲美，后者可以在不牺牲写入可用性的情况下自动跨节点分发数据。
其次，关系型数据库强制执行严格的模式结构，这使得迭代开发变得复杂。在生产环境中添加或修改列通常需要停机或复杂的迁移脚本。考虑一个需要添加“pre-order_date”字段的电子商务平台：在像 MongoDB 这样的 NoSQL 系统中，开发人员可以立即为特定产品插入此字段，而不会影响现有记录。相比之下，关系型数据库需要更改表模式，可能会在迁移期间锁定该表。此外，关系型数据库很难处理像 JSON 文档这样的分层数据。虽然 PostgreSQL 支持 JSONB 列，但嵌套数据的查询性能和索引效率仍然落后于专门构建的文档存储。
最后，复杂的连接和事务会降低大型数据集的性能。一个分析跨 10 个规范化表之间关系的报告系统，即使有适当的索引，也可能会遇到缓慢的查询。虽然非规范化有所帮助，但它会引入数据冗余和同步挑战。由于其对 ACID 合规性的关注，关系型数据库在分布式环境中也面临困难。在保持强一致性的同时实现多区域复制通常会导致延迟峰值，这与为全球分发设计的最终一致的 NoSQL 系统不同。这些权衡使关系型数据库不太适合需要毫秒级响应时间的实时分析或全球分布式应用程序。