数据分析的复杂性：数据分析通常需要处理大量的数据和复杂的数据结构。由于数据分析的复杂性，数据库系统通常很难支持这些需求。例如，对于社交网络分析，数据库系统可能需要处理数百万个节点和数十亿个记录，而这是非常复杂的。
数据存储和访问的限制：由于数据存储和访问的限制，一些主流的数据库系统无法满足数据分析的需求。例如，如果你需要分析大量的文本数据，你可能需要使用关系数据库或NoSQL数据库。如果你需要进行复杂的机器学习算法分析，你可能需要使用NoSQL数据库。
数据分析的工具和框架缺乏：目前的主流数据库系统通常缺乏强大的数据分析工具和框架。例如，如果你需要进行机器学习算法的分析，你可能需要使用Python、R或者SQL数据库。如果你需要进行复杂的数据清洗和预处理，你可能需要使用一些专门的数据库和工具。
数据分析的复杂度：由于数据分析的复杂性，一些主流的数据库系统可能无法支持高级的数据分析需求。例如，如果你需要进行复杂的聚类分析，你可能需要使用一些高级的数据分析框架，如K-means或Apriori算法。如果你需要进行复杂的数据挖掘和分析，你可能需要使用一些专门的数据库和工具。
总之，主流的数据库系统之所以缺乏数据分析功能，是因为它们无法满足复杂的数据分析需求，需要更多的支持和功能来支持数据分析。
