关系型数据库的复杂性主要体现在以下几个方面：
- 存储结构：关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据。这样做的好处是数据表的可靠性和稳定性较高，但一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。
- 数据管理：关系型数据库将数据按照最小关系表的形式进行存储，以避免重复、规范化数据以及充分利用存储空间。当数据涉及到多张数据表时，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。
- 查询方式：关系型数据库采用结构化查询语言（SQL）来进行数据查询。虽然SQL具有非常强大的功能，但对于复杂的查询操作，可能需要编写复杂的SQL语句，这增加了学习和使用的难度。
- 规范化：在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中。这是一个复杂的过程，需要深入理解数据之间的关系和规范化理论。
- 事务性：关系型数据库强调ACID规则（原子性、一致性、隔离性和持久性），以确保数据的准确性和完整性。这需要数据库管理系统在事务处理过程中进行复杂的协调和控制。
- 水平扩展困难：关系型数据库的水平扩展相对困难，需要对数据库进行拆分和分区管理，这增加了系统的复杂度。在大数据和云计算时代，这成为了一个重要的挑战。
为了降低关系型数据库的复杂性，可以采取一些措施，如使用ORM（对象关系映射）工具来简化数据库操作、使用数据库设计工具来辅助设计和管理数据库、以及采用分布式数据库和NoSQL等技术来应对大规模数据处理的需求。
