分布式数据库通过协调跨多个服务器的操作，同时优化性能和数据局部性来处理跨节点查询。 当一个查询需要来自多个节点的数据时，数据库系统通常会将查询分解为子操作，将其路由到相关节点，然后合并结果。 例如，检索特定区域客户的所有订单的查询可能涉及从一个节点获取客户数据，并从另一个节点获取订单记录。 数据库使用协调器（指定的节点或服务）来管理此过程：它确定哪些节点拥有所需数据，发送子查询，等待响应，并合并结果。 这种方法通过在数据所在位置处理部分查询来最大程度地减少数据传输，从而减少网络开销。
具体的策略取决于数据库的设计和数据分布模型。 像 Apache Cassandra 这样的分片系统，按键（例如，用户 ID）对数据进行分区，并将查询直接路由到相关的分片。 如果查询跨越分片（例如，汇总跨区域的销售数据），则协调器从每个分片获取部分结果并计算最终聚合。 相比之下，像 Google Spanner 这样具有全局复制功能的数据库，可能会使用基于时间戳的一致性从最近的节点读取数据，同时确保正确性。 一些系统，例如 CockroachDB，采用基于范围的分区，其中连续的数据块被分配给节点。 对于范围查询（例如，“从 1 月到 3 月获取记录”），数据库识别重叠范围并并行查询相应的节点。 索引通常被复制或分区，以避免扫描每个节点进行简单的查找。
诸如谓词下推和查询重写之类的优化进一步提高了性能。 谓词下推确保在传输数据之前，在节点级别应用过滤器（例如，WHERE status = 'active'），从而减少通过网络发送的数据集大小。 对于连接，某些数据库使用共址（将相关数据存储在同一节点上）以避免跨节点流量。 如果不可能进行共址，则诸如哈希连接之类的技术可能会临时跨节点重新分发数据。 例如，像 Apache Ignite 这样的分布式 SQL 引擎可能会将连接拆分为每个节点上的本地连接并合并结果。 挑战包括处理节点故障或网络延迟，这需要重试或回退机制。 通过平衡数据局部性、并行执行和容错能力，分布式数据库可以在保持可扩展性的同时实现高效的跨节点查询。