Почему ещё НЕ следует использовать документоориентированные СУБД: если документ большой, то при update требуется перезаписать весь документ (невозможно внести локальные изменения)
Некоторые драйверы для MongoDB разрешают, автоматически, ссылки на БД как в реляционных СУБД.

Декларативные языки (SQL, напр.) могут автоматически задействовать параллельную реализацию языка запросов, что гораздо сложнее сделать в случае с императивным описанием.

MapReduce - модель программирования для обработки большого количества данных от Google. В ограниченном виде поддерживается MongoDB и CouchDB в качестве механизма, выполняющего только чтение запросов по многим документам.
Например, аналогичные запросы в PostgreSQL и MongoDB с использованием mapreduce:
SQL:

SELECT date_trunc('month', observation_timestamp) as observation_month,
  sum(num_animals) as total_animals
FROM observations
WHERE family = 'Sharks'
GROUP BY observation_month;

MongoDB с mapreduce:

db.obsercations.mapReduce(
  // вызывается однократно для каждого документа
  function map() {
    var year = this.observationTimestamp.getFullYear()
    var month = this.observationTimestamp.getMonth() + 1;
    emit(year + '-' + month, this.numAnimals) // на выходе порождает строку вида (дата, кол-во животных)
  },
  function reduce(key, values) { // все пары из map автоматически группируются по ключу (т.е. с одной и той же датой)
    return Array.sum(values); // для них однократно вызывается reduce, суммирующий количество животных
  },
  {
    query: { family: "Sharks" }, // отсеиваем только акул декларативно, это расширение MongoDB модели MapReduce
    out: "monthlySharkReport"    // итоговые результаты записываются в коллекцию minthlySharkReport
  }
)

map и reduce должны быть чистыми, т.е. могут только выполнять однозначную работу и передавать данные, но не могут делать доп. запросы

В Mongo с версии 2.2. добавлена поддержка декларативного описания запросов - конвейер агрегирования, где тот же запрос будет выглядеть так:

db.observations.aggregate([
  { $match: { family: "sharks" } },
  { $group: {
    _id: {
      year: { $year: "$observationsTimestamp" },
      month: { $month: "$observationsTimestamp" }
    },
    totalAnimals: { $sum: "$numAnimals" }
  } }
])