文档数据库，如 MongoDB 或 Couchbase，在处理非结构化或半结构化数据方面提供了灵活性，但在查询复杂度、可扩展性和事务一致性等方面伴随着性能权衡。这些数据库擅长以 JSON 文档等格式存储层次结构数据，这简化了某些用例的开发。然而，它们通常难以处理涉及连接或严格事务保证的复杂查询，这可能会影响需要关系操作或 ACID 合规性的场景的性能。此外，虽然横向扩展是一个优势，但在分布式环境中可能会引入延迟。
一个主要的权衡在于处理复杂查询。文档数据库针对单个文档的快速读写进行了优化，但涉及跨集合连接或嵌套数据的操作可能会变得低效。例如，如果您需要聚合来自多个文档的数据（例如，计算每个用户的总订单），这可能需要多次往返查询或复杂的 map-reduce 操作，与关系数据库优化后的 SQL 连接相比，这些操作会更慢。索引可以缓解一些问题，但过度索引以覆盖不同的查询模式会增加存储开销并降低写入速度。类似地，事务支持（例如 MongoDB 中的多文档事务）与单文档原子更新相比，会增加延迟和复杂性。
另一个权衡涉及可扩展性和一致性。文档数据库通过在服务器之间分布数据来实现横向扩展，这提高了高吞吐量工作负载的处理能力。然而，这种分布可能导致最终一致性模型，在这种模型下，读取操作在复制延迟期间可能会返回过时的数据。例如，在全球分布式应用中，如果数据库优先考虑可用性而非一致性，某个区域的用户可能会看到过时的信息。开发者必须在强一致性（可能降低性能）或为了更快的响应而接受临时不一致性之间做出选择。此外，为了避免连接而进行数据非范式化——这是文档数据库中的常见做法——会增加存储成本并使更新复杂化，因为更改跨多个文档复制的字段需要进行全面更新。
开发者应根据其应用程序的需求来评估这些权衡。文档数据库非常适用于用户画像、产品目录或事件日志等用例，这些用例中的数据是自包含的，访问模式侧重于单个文档或有限的连接。例如，将包含嵌套评论的博客文章存储在单个文档中可以避免代价高昂的连接。然而，需要复杂事务（例如，银行系统）或大量关系查询（例如，报告工具）的应用程序可能会面临性能瓶颈。适当的数据建模——例如嵌入相关数据或谨慎使用引用——可以优化性能。物化视图或缓存层等工具也可以帮助弥合差距，但核心权衡仍然与数据库的设计优先级相关。选择文档数据库最终取决于在灵活性和可扩展性与查询复杂度和一致性需求之间取得平衡。