由于其设计上的局限性，传统的关系型数据库很难满足视频监控系统的需求，这些局限性主要体现在可扩展性、数据类型和实时处理方面。 关系型数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）针对结构化、事务性数据以及可预测的查询模式进行了优化。 然而，视频监控会生成大量非结构化或半结构化数据，例如高分辨率视频流、逐帧元数据和事件日志，这些数据无法整齐地放入具有固定模式的表中。 此外，连续视频流产生的大量数据（例如，来自多个摄像头每天数 TB 的数据）可能会压垮传统的数据库，因为它们并非为水平扩展或高效存储像视频文件这样的大型二进制对象而构建的。
一个关键问题是无法有效地处理高写入吞吐量。 例如，一个具有数百个摄像头全天候录制的监控系统可能每秒生成数千个并发写入。 关系型数据库通常依赖于基于行的存储和锁定机制，在这种负载下可能会出现瓶颈，从而导致延迟或数据丢失。 将视频数据作为 BLOB（二进制大对象）存储在关系数据库中也会产生性能开销，因为检索或查询大型文件需要大量的 I/O 资源。 此外，时间序列数据（例如，运动检测事件的时间戳）最好由针对时间查询优化的数据库（例如，TimescaleDB）处理，它可以比通用的关系系统更有效地按时间范围对数据进行分区和索引。
另一个限制是缺乏对特定于视频分析的复杂查询的本机支持。 例如，在一周的镜头中搜索一个穿着特定颜色的人，既需要元数据过滤（时间、位置），也需要基于内容的分析，而关系数据库没有配备在没有大量自定义扩展的情况下处理这些问题的能力。 现代视频系统通常集成机器学习模型以进行对象检测或异常检测，从而生成半结构化元数据（例如，检测到的对象的 JSON 日志）。 关系数据库可以存储此数据，但高效地查询它（例如，聚合数百万帧中车牌的所有实例）变得很麻烦。 像 NoSQL 数据库或混合系统（例如，带有 TimescaleDB 的 PostgreSQL 或 Apache Cassandra）这样的解决方案更适合这些场景，它们提供了传统关系型架构所缺乏的可扩展性和灵活性。