分布式数据库通过协调协议、复制策略和冲突解决机制相结合的方式，确保跨区域的一致性。这些系统旨在即使在不同地理位置发生更新时，也能保持数据的统一视图。主要方法包括 Paxos 或 Raft 等共识算法、同步或异步复制以及用于跟踪变更的版本控制系统。通过强制执行关于如何以及何时写入或读取数据的规则，分布式数据库可以在一致性、性能和可用性之间取得平衡。
一种常见的方法是使用共识协议来就操作顺序达成一致。例如，Google Spanner 使用 Paxos 算法来同步跨区域的写入，确保所有副本以相同的顺序处理事务。这通过确保每个节点在提交更改之前都同意数据的状态来防止冲突。另一种方法是同步复制，其中写操作必须得到大多数节点（或法定人数）的确认才能被认为是成功的。Amazon Aurora 采用此策略，需要来自多个副本的确认才能保证强一致性。但是，这可能会引入延迟，因为远距离区域中的节点必须进行通信以验证写入。为了处理异步系统中的冲突，像 Apache Cassandra 这样的数据库使用向量时钟或基于时间戳的解决方案，以便在稍后发生同步时合并不同的数据版本。
权衡取决于所选择的一致性模型。强一致性（如 CockroachDB 中）确保所有读取都返回最新的写入，但可能会由于跨区域协调而降低操作速度。最终一致性（在 DynamoDB 的默认模式中使用）优先考虑可用性，允许随着时间的推移解决的临时不匹配。一些数据库（如 Cassandra）允许开发人员按查询调整一致性级别，从而平衡严格性和速度。例如，“法定人数”读取/写入设置可确保大多数副本达成一致，而“本地”设置则以牺牲全局准确性为代价来提高速度。选择正确的方法取决于应用程序的需求：金融系统可能需要强一致性，而社交媒体 feed 可以容忍最终一致性以获得更快的用户体验。