分布式数据库通过旨在维护跨多个节点可用性和一致性的策略来处理模式更改。 这些系统通常使用版本控制、分阶段推出和向后兼容性来最大限度地减少中断。 与可以在单节点数据库中原子地应用模式更新不同，分布式数据库必须协调可能处于不同状态或地理位置分散的节点之间的更改。 目标是确保即使某些节点暂时在旧模式版本上运行，应用程序也能继续运行。
一种常见的方法是模式版本控制与分阶段推出相结合。 例如，当向表中添加列时，数据库可能首先以向后兼容的方式更新模式元数据，从而允许运行旧软件的节点忽略新列。 像 Apache Cassandra 这样的系统使用 Gossip 协议异步传播模式更改：节点交换模式版本并以增量方式应用更新。 在此过程中，读写继续使用每个节点理解的最新模式版本。 另一种技术是使用在线模式迁移工具，例如 Google Spanner 中的工具，它通过利用通过全局一致的时间戳协调的原子模式更新来实现更改而无需停机。 这些方法确保节点可以在转换期间独立运行，同时避免锁定或停机。
挑战包括处理部分故障和确保跨节点一致性。 例如，如果节点在模式更新期间崩溃，系统必须检测到并在节点恢复后重试该更改。 一些数据库使用两阶段提交协议或 Raft 等共识算法来强制执行模式更改的协议。 此外，向后兼容性至关重要：应用程序必须容忍转换期间的混合模式版本。 例如，可以在不中断现有查询的情况下在像 MongoDB 这样的文档数据库中添加新的可选字段。 自动回滚机制或版本检查等工具可以帮助缓解错误。 通过结合这些策略，分布式数据库可以平衡灵活性和可靠性，从而实现大规模的无缝模式演进。