（1）关系数据库所采用的二维表格数据模型不能有效地处理多维数据，不能有效处理互联网应用中半结构化和非结构化的海量数据，如Web页面、电子邮件、音频、视频等。
（2）高并发读写的性能低
关系数据库达到一定规模时，非常容易发生死锁等并发问题，导致其读写性能下降非常严重。
Web2.0网站数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。
关系型数据库勉强可以应付上万次SQL查询，但硬盘I/O往往无法承担上万次的SQL写数据请求。
（3）支撑容量有限
类似人人网，新浪微博，Facebook，Twitter，Friendfeed（已被Facebook收购）这样的网站，每天用户产生海量的用户动态信息。
（a）以Facebook为例，一个月就要存储1350亿条（未得到确认）用户动态，对于关系数据库来说，在一张1350亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。
（b）再例如大型Web网站或IM的用户登录系统，例如腾讯，MSN，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。
（4）数据库的可扩展性和可用性低
当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，传统的关系型数据库却没有办法像Web Server那样简单地通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。
对于很多需要提供不间断服务的系统来说，对数据库系统进行升级和扩展往往需要停机维护和数据迁移