分布式数据库通过策略性地将数据放置在最常访问的位置附近来管理数据局部性，从而最大限度地减少延迟并提高性能。 这是通过分区、复制和动态数据放置等技术实现的。 分区将数据分成段（分片）并将它们分配给特定的节点或地理区域。 例如，数据库可能会将欧洲用户的数据存储在法兰克福的服务器上，以减少欧洲用户的访问时间。 复制在多个位置创建数据副本，允许本地进行读取操作，同时全局协调写入操作。 像 Apache Cassandra 这样的系统使用复制策略来维护查询发起区域中的副本，从而平衡局部性和一致性要求。
动态分布机制会随着工作负载的变化自动调整数据放置。 许多系统使用基于哈希的分片，其中哈希函数将数据键映射到特定节点。 例如，CockroachDB 采用基于范围的分片，将数据分组到可以重新定位的连续键范围中，以优化访问模式。 一些数据库还利用元数据服务来跟踪数据位置，从而能够有效地路由请求。 例如，Google Spanner 使用分层目录服务将数据映射到特定区域，允许客户端查询最近的副本。 自动重新平衡工具（如 MongoDB 中的工具）可以检测热点并将分片重新分布到各个节点，以在数据增长或访问模式发生变化时保持性能。
一致性模型在数据局部性的管理方式中起着关键作用。 像 Spanner 这样优先考虑强一致性的系统使用 Paxos 等协议跨区域同步写入，这可能会引入延迟，但可以确保所有节点都具有相同的数据。 相比之下，像 Amazon DynamoDB 这样的数据库提供最终一致性，允许本地副本暂时提供陈旧数据，以优先考虑低延迟访问。 诸如 YugabyteDB 中的地理分区功能允许开发人员显式定义数据放置规则（例如，仅在欧盟区域中存储 GDPR 敏感数据），从而将局部性与合规性相结合。 这些方法使开发人员能够根据其应用程序的需求选择速度、一致性和法规要求之间的权衡。