关系数据库虽然被广泛使用，并且在许多应用中是有效的，但开发人员需要意识到它们的某些局限性。其中一个主要限制是数据结构的刚性。关系数据库要求预定义的模式，这意味着在添加任何数据之前，数据库的结构必须确定。这在数据模型需要频繁演变或处理的数据类型不一致的环境中可能会带来问题。例如，如果应用程序必须支持涉及不同类型数据的新功能，更改模式可能会复杂且耗时，从而导致潜在的停机时间或数据迁移挑战。
另一个显著的限制是可扩展性。关系数据库通常设计为处理垂直扩展，其中通过增加更强大的硬件来实现性能提升。然而，这种方法可能会达到极限，使得水平扩展变得困难，水平扩展即是通过添加更多服务器来分配负载。相比之下，NoSQL数据库通常更有效地处理大规模数据和分布式架构。例如，流量激增或需要管理大量非结构化数据的应用程序（如社交媒体平台或分析工具）可能会发现关系数据库不够用，因为它们可能成为瓶颈。
最后，关系数据库在处理涉及大量数据或需要复杂连接的某些类型的复杂查询时可能会遇到困难。尽管它们在处理结构化数据和事务工作负载方面表现出色，但需要快速访问非关系数据的读密集型应用程序可能会遭遇性能问题。例如，生成从多个表汇总信息的报告可能会很慢且资源密集，尤其是在数据量增加的情况下。因此，开发人员可能需要探索额外的数据存储解决方案或缓存机制，以优化他们应用程序的性能。