分布式数据库通过将数据分割到多台服务器上来提高读/写性能，从而实现并行处理。数据库不是依赖于单台机器，而是根据用户 ID 或地理区域等标准将数据分割成碎片（水平分区）。每个碎片由一个单独的节点处理，从而减少资源争用。例如，用户数据库可能会按地区（北美、欧洲等）分割记录，因此欧洲用户的读/写操作会转到欧洲碎片。这可以防止瓶颈并允许跨节点同时进行操作。写入速度更快，因为它们仅更新数据子集，并且读取可以从最近的节点获取，从而减少延迟。这种方法可以水平扩展：添加更多节点可以增加容量，而不会使现有基础设施过载。
复制通过跨节点创建数据副本（副本）来进一步提高读取性能。一种常见的设置使用主节点进行写入，并使用多个副本进行读取。例如，社交媒体应用程序可能会将写入操作（例如，发布状态）定向到主节点，而读取查询（例如，加载提要）则在副本之间分发。由于多个用户可以同时从不同的副本读取，因此可以扩展读取吞吐量。但是，一致性模型决定了副本如何保持更新。最终一致性允许临时不匹配以实现更快的写入，适用于非关键数据。强一致性（如在银行系统中）确保所有副本在确认写入之前达成一致，这速度较慢但可以避免过时数据。开发人员根据用例需求选择模型，从而平衡速度和准确性。
负载平衡和缓存策略也提高了性能。分布式数据库使用负载平衡器将查询路由到最不繁忙的节点，从而防止过载。例如，电子商务网站在促销期间可能会使用一致的哈希算法将流量分散到各个碎片上，从而确保均匀分配。将频繁访问的数据缓存在内存中（例如，使用 Redis）可以减少读取延迟。此外，地理分布将数据放置在更靠近用户的位置，从而最大限度地减少网络延迟。对于写入，批量处理或异步提交等技术可以减少开销。总之，这些方法允许系统处理高流量，同时保持读取和写入的响应速度。通过组合分区、复制和智能路由，分布式数据库可以实现单节点系统无法比拟的可扩展性和速度。