分布式数据库主要通过并行处理、数据局部性和智能查询规划来优化查询执行。 通过将查询分成较小的任务，这些任务可以在多个节点上同时运行，从而降低总体延迟。 例如，按日期过滤记录的查询可能会在不同的节点上扫描不同的日期范围，从而比单节点扫描更快地组合结果。 数据局部性通过将查询路由到存储相关数据的节点来最大限度地减少网络开销 - 例如，按区域对客户数据进行分片，并且仅查询处理欧洲用户的节点。 这避免了不必要地通过网络传输大型数据集。
分布式系统中的优化器以不同于单节点数据库的方式分析查询成本。 它们会考虑数据放置、网络延迟和节点负载，以选择有效的执行计划。 例如，如果一个表很小，则连接操作可能会使用“广播连接”（将小表发送到所有节点）；对于更大的数据集，则使用“混洗连接”（按键重新分配数据）。 有些系统会预先计算统计信息，例如表大小或常用过滤器，以准确估算成本。 例如，Apache Cassandra 的“协调器节点”根据延迟和一致性要求确定要查询哪些副本，从而平衡速度和可靠性。
其他优化包括索引、缓存和复制策略。 全局二级索引（例如，在 Amazon DynamoDB 中）允许跨分区进行快速查找，但可能涉及跨节点通信。 本地索引（如 Google Spanner 中的索引）是节点特定的，并与数据局部性配对以实现高效扫描。 在节点或应用程序层缓存频繁查询（例如，Redis）可以减少重复处理。 复制支持读取扩展 - 将查询定向到地理分布式系统（如 CockroachDB）中最近的副本。 谓词下推等技术（在聚合之前在存储节点上过滤数据）进一步减少了数据传输。 这些方法共同确保查询有效地利用分布式资源，同时对开发人员隐藏复杂性。