很多人在搭建网站或后台服务时，都会碰到数据库选型的问题。传统的关系型数据库像 MySQL、PostgreSQL 用得多了，大家也熟悉。但随着数据量变大、结构变复杂，不少人开始转向 MongoDB、Redis、Cassandra 这类非关系型数据库。听起来灵活高效，可真上手了才发现，运维起来并不轻松。
部署不像点个按钮那么简单
你可能以为，装个 Redis 就是 apt install redis-server 完事。但在生产环境里，事情远没这么简单。比如你要做主从复制，光配置文件改对还不够，网络端口得通，防火墙得放行，还得考虑主节点挂了怎么自动切换。这时候你会发现，明明只是想存点用户会话，结果还得搭一套哨兵系统。
再比如 MongoDB 的副本集，初始化的时候要连着几台机器互相认证，IP 写错一个，整个集群就起不来。这种问题在小项目里可能没人碰，但一旦业务上了规模，半夜被报警叫起来调配置，那滋味可不好受。
监控和调优门槛高
关系型数据库虽然慢点，但慢在哪，一般查个慢查询日志就知道。非关系型数据库不一样。Redis 内存暴涨，你是该加内存还是优化 key 的过期策略？MongoDB 查询突然变慢，是因为索引没建好，还是分片不均？这些问题没有统一的答案，得靠经验一点点试。
更头疼的是日志格式五花八门。有的只记录连接信息，有的干脆默认不打日志。你想做个监控面板，发现 Prometheus 插件要么不支持，要么配置起来一堆依赖。等你终于把 Grafana 接上了，又发现关键指标根本没有暴露出来。
备份恢复像开盲盒
平时没事谁去试恢复备份？可真出问题了，才发现备份脚本几个月前就因为权限变了失效了。MongoDB 的 mongodump 看似简单，但遇到大表时锁住写操作，服务直接卡住。Redis 的 RDB 和 AOF 切换时机没配好，可能丢掉几分钟的数据，也可能磁盘瞬间被打满。
有些公司为了省事，直接用云服务商托管的非关系型数据库。可一用托管服务，端口映射就得重新规划。本来内网访问的 Redis，现在要走 VPC 或专线，安全组规则得重设，配置文件里的 host 地址全得改。改完还不敢马上上线，得先在测试环境跑几天。
团队协作成本容易被忽略
一个新人接手项目，看到 config 文件里写着 DB_TYPE=mongodb，心里可能咯噔一下——这玩意儿我只在教程里见过。而关系型数据库哪怕不会调优，至少能用 SQL 查查数据。NoSQL 不同产品差异太大，Redis 是键值，MongoDB 是文档，Cassandra 又是宽列，每种的运维套路都不一样。团队里如果没人专门研究，很容易踩坑。
说到底，非关系型数据库不是“用了就快”，而是“会用才稳”。它给架构带来弹性的同时，也把一部分运维复杂性甩给了开发者。你愿意花时间啃文档、调参数、写监控脚本，它就能扛住流量；要是图省事随便搭一套，早晚得在某个凌晨还债。