你可能在看技术文档、数据库设计，或者和开发同事聊天时，听到过“非关系状态”这个词。它听起来有点抽象，但其实理解起来并不复杂。
什么是非关系状态？
简单来说，非关系状态指的是数据之间没有通过预定义的结构或关联来组织。比如你在用 Excel 记录每天的购物清单，每一行写一个商品，没有和其他表格链接，也没有外键约束，这就是一种非关系状态。
对比一下常见的“关系型数据库”，比如 MySQL。你有一张用户表，一张订单表，两张表通过“用户ID”关联起来，这种明确的连接就是“关系状态”。而如果把所有信息都堆在一个大表格里，或者用 JSON 文件直接保存整个订单详情，不拆分也不关联，那就是“非关系状态”。
常见的非关系状态场景
现在很多人用微信记事本、飞书文档或者 Notion 写日常笔记。你随手记下一条：“明天下午三点开会，带笔记本和充电器。” 这条信息是独立的，没跟日历事件绑定，也没链接到项目进度表，它就是处于非关系状态。
再比如，你拍了一堆照片存手机相册，系统按时间排序，但你没打标签、没建相册分类，想找去年三亚旅行的照片得靠滚动翻找——这些照片也是非关系状态的数据。
非关系状态的技术体现
在程序开发中，像 MongoDB 这类 NoSQL 数据库就擅长处理非关系状态的数据。它允许你直接存一个结构灵活的文档，不需要提前设计好字段和关联。
{
"name": "小王",
"age": 28,
"hobbies": ["骑行", "摄影"],
"address": {
"city": "杭州",
"district": "西湖区"
}
}这个 JSON 文档包含了用户信息，嵌套了地址，但不需要单独建表，也不强制与其他数据建立外键。它的结构自由，增减字段都很方便，适合快速迭代的应用场景。
非关系状态的优缺点
优点是灵活、写入快、扩展容易。比如做内容发布系统，文章格式五花八门，用非关系方式存储更省心。
缺点是查起来可能慢，尤其是跨数据统计。你想知道“住在杭州且爱好骑行的用户有多少”，在非关系结构里就得遍历所有文档，效率不如关系型数据库的 JOIN 查询。
所以很多系统会根据需要混合使用：核心业务用关系型保证一致性，日志、配置、缓存这类用非关系型提升性能。