分布式数据库通过结合逻辑时钟和物理时钟协调来处理时间同步，以维持节点间的一致性。由于网络延迟和硬件差异，分布式系统无法依赖单个全局时钟，因此它们使用 Lamport 时间戳、向量时钟或网络时间协议 (NTP) 等机制来近似事件排序。逻辑时钟通过在事件发生时递增计数器来跟踪因果关系，而物理时钟则尝试在服务器之间对齐真实世界的时间。例如，Google Spanner 使用原子钟和 GPS 接收器 (TrueTime) 以严格的界限同步时间，从而实现一致的全局事务。
逻辑时钟通常用于建立因果关系，而无需精确的实时协调。 Lamport 时间戳为每个事件分配一个唯一的计数器值，确保如果事件 A 发生在事件 B 之前，则 A 的时间戳较小。向量时钟通过为每个节点维护一个计数器向量来扩展此功能，从而允许系统检测并发更新。例如，Apache Cassandra 使用时间戳来解决写入冲突，方法是偏向最新的写入。这些方法避免了对物理时间的依赖，但需要额外的元数据，并且不能保证所有节点之间的绝对排序。 它们对于最终一致性可以接受或异步解决冲突的系统有效。
物理时钟同步对于需要严格一致性的系统至关重要。 NTP 通常用于将服务器时钟对齐在几毫秒内，但其准确性可能因网络状况而异。 像 CockroachDB 这样的分布式数据库使用混合逻辑时钟 (HLC)，将 NTP 同步的物理时间与逻辑计数器相结合，以处理物理时钟漂移的极端情况。 Google 的 TrueTime API 是一个高度准确的方法示例，它使用专用硬件将时钟不确定性限制在 7 毫秒内，使 Spanner 能够分配全局有意义的提交时间戳。 虽然这些方法有效，但它们增加了复杂性和成本，因为它们可能需要基础设施升级（例如，GPS 硬件）或频繁的时钟调整。 开发人员在选择同步策略时必须平衡精度要求与系统开销。