分布式数据库主要通过水平扩展（horizontal scaling）来应对大数据应用，这涉及到向系统中添加更多服务器（节点），而不是升级单个服务器的容量。这种方法允许数据库通过将工作负载分布到多台机器上来处理更大的数据集和更高的请求量。例如，像 Apache Cassandra 这样的系统使用称为一致性哈希（consistent hashing）的分区策略将数据分散到各个节点上，确保每个节点管理一部分数据。水平扩展避免了垂直扩展（升级单个服务器）的性能瓶颈，并随着数据增长实现接近线性的可伸缩性。
实现这种可伸缩性有两个关键机制：分区（sharding）和复制（replication）。分区将数据分成更小的块（分片），存储在不同的节点上。例如，MongoDB 使用分片键将集合分成范围，从而实现并行查询执行。复制在节点间创建数据副本，以确保容错能力并提高读取性能。像 Amazon DynamoDB 这样的系统将数据复制到不同的可用区，这样即使一个节点发生故障，其他节点也能接管。这些技术平衡负载并防止单点故障，这对于需要高可用性和低延迟的大数据应用至关重要。
分布式数据库还使用专门的查询处理和协调协议来维护一致性和性能。例如，Google Spanner 使用原子钟和 GPS 来同步节点间的时间，从而实现全球范围内的强一致性。同时，像 Apache HBase 这样的系统使用分布式查询引擎（如 Apache Phoenix）将复杂查询分解成跨分片并行执行的任务。负载均衡器和自动重平衡算法（如 CockroachDB 中的算法）在添加或移除节点时重新分配数据，确保资源利用均匀。这些特性使得开发者能够构建处理数TB数据和数百万事务的应用，而不会牺牲响应速度。