数据库的高并发水平扩展需求并非必须依赖非关系型数据库，但非关系型数据库在极端高并发场景下更具优势。以下是核心原因分析：

一、关系型数据库水平扩展的局限性

1.ACID事务与一致性要求
关系型数据库（如MySQL）需保证事务的原子性、一致性，导致分布式环境下跨节点事务需通过两阶段提交（2PC）等复杂协议实现，显著增加协调开销和延迟，难以应对高并发写入场景。

2.数据关联与复杂查询
关系模型依赖表之间的JOIN操作和规范化数据结构。水平分片（Sharding）后，跨分片的关联查询需多次网络请求或拉取全量数据至应用层处理，性能成本极高。

3.锁机制与扩展成本
基于锁的并发控制（如行锁）在单节点内有效，但多节点分布式锁的全局管理复杂度高，易引发死锁或性能瓶颈。而关系型数据库的扩展往往需要依赖昂贵的高性能硬件（如分库分表+中间件），运维成本陡增。

二、非关系型数据库的扩展优势

1.灵活的数据模型
非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）支持键值对、文档、列存储等松散结构，避免了跨节点的关联查询需求，天然适配分片存储和并行读写。

2.最终一致性优先
非关系型数据库通常遵循BASE理论（Basically Available, Soft State, Eventual Consistency），允许数据异步复制，通过牺牲强一致性降低分布式协调成本，从而支撑高吞吐量写入（如每秒百万级操作）

3.分布式架构优化
例如Cassandra的P2P分片机制和MongoDB的自动分片，能够线性扩展集群节点数，结合轻量级一致性协议（如Gossip协议），显著优于关系型数据库的复杂分布式事务处理。

三、关系型数据库的适应性改进

尽管非关系型数据库在高并发场景优势明显，但关系型数据库并非完全无法应对：

• 分库分表+读写分离：通过垂直拆分业务库（如订单库、用户库）和读写流量分离（如主从架构），可缓解部分高并发压力，但对跨分片事务仍存在挑战。

• 云数据库方案：如AWS Aurora或阿里云PolarDB，通过存储计算分离架构和分布式文件系统，在兼容SQL语法的基础上实现一定程度的水平扩展，但需依赖特定云服务且成本较高。

四、选型建议：根据场景取舍

结论
非关系型数据库在高并发水平扩展场景下表现更优，但并非所有高并发需求都必须“弃用”关系型数据库。
需结合事务要求、数据复杂度、运维成本综合评估：若业务必须强一致性与复杂关联查询，关系型数据库仍可通过架构优化支撑；若需极致扩展性与吞吐量，非关系型数据库是更优选择。