在处理大规模数据时，大数据库面临的挑战主要包括以下几个方面：

1. 构建以数据为中心的计算体系：随着数据量的指数级增长，如何组织和管理超大规模的数据要素成为一个难题，包括数据跨域访问问题、系统规模增大带来的可用性下降、维护大规模数据带来的成本和能耗增高等 。

2. 满足大数据高效处理的需求：数据规模的指数级增长、数据动态倾斜、稀疏关联、应用复杂，使得传统大数据处理架构面临高成本、时效性差的问题，如何满足海量、复杂、多变的大数据高效处理需求是一个重要挑战 。

3. 实现多源异构大数据的可解释性分析：随着数据量的爆炸式增长和应用的不断拓展深化，基于深度学习的主流方法已无法满足发展需求，如何打破数据多源异构造成的隔阂，融合多域数据中蕴含的知识，实现分析结果的可解释性，提升其可用性，是大数据分析面临的主要挑战 。

4. 形成系统化大数据治理框架与关键技术：大数据应用过程中对数据汇聚融合、质量保障、开放流通、标准化和生态系统建设的需求日益增长，但系统化的大数据治理框架尚未形成，开放共享、质量评估、价值预测等关键技术远未成熟，成为制约大数据发展的主要瓶颈 。

5. 数据质量保障：在清洗过程中，如何管理海量数据以及如何平衡清洗粒度，避免过滤掉有用信息或达不到清洗效果，成为实时大数据处理中的挑战 。

6. 数据处理的时效性：实时大数据时代对数据处理的时间线提出了新的要求，主要体现在数据处理模式的选择和改进上，包括流模式、批处理模式和混合处理模式 。

7. 动态环境下的索引设计：目前的解决方案主要是通过NoSQL数据库建立索引，但已经无法满足大数据实时处理的需求 。

8. 数据安全：大数据系统中广泛使用的非关系型数据存储面临安全性挑战，包括完整性保护缺失、弱认证技术和弱口令易受攻击、缺少基于角色的访问控制和授权机制、防注入攻击方案不成熟等 。

9. 数据管理安全：针对分布式可扩展数据集的数据存储、审计和溯源安全方案面临新的漏洞，如数据保密性和完整性无法保证、拒绝服务攻击风险、副本间一致性无法保证、数据篡改存在纠纷和抵赖等 。

10. 数据隐私：大数据的挖掘和分析为隐私的获取提供了可能，如何避免隐私数据的滥用以及共享数据的匿名处理是当前面临的难题 。

11. 安全验证和监控：大数据系统数据来源广泛，可能存在攻击者篡改或伪造数据源，甚至提供恶意输入的风险，这对输入数据的验证和过滤技术提出了挑战 。

这些挑战涉及到大数据的存储、处理、分析、安全等多个方面，需要采取相应的技术和管理措施来应对。