分布式数据库在设计上就支持多云环境。 这些系统将数据分散在多个节点上，通常位于不同的地理位置或云提供商中，以确保可用性、冗余性和可扩展性。 在多云设置中，这种分布式特性允许数据库跨 AWS、Azure 和 Google Cloud 等平台同时运行。 例如，像 Apache Cassandra 这样的分布式数据库可以将数据复制到多个云中的区域，因此如果一个云提供商遇到中断，数据库可以使用另一个云中的副本继续运行。 这种架构避免了单点故障，并且符合减少对任何单一提供商的依赖的多云目标。
一个关键优势是避免供应商锁定。 绑定到特定云的专有服务（如 Amazon Aurora 或 Azure SQL Database）的传统数据库会使迁移成本高昂且复杂。 相比之下，像 CockroachDB 或 YugabyteDB 这样的分布式数据库与云无关。 它们使用标准化的协议和存储格式，允许开发人员跨 AWS、Azure 或本地基础设施部署相同的数据库。 例如，一个团队可以在 AWS us-east-1 和 Google Cloud europe-west4 中部署 CockroachDB 集群，从而使工作负载在流量高峰或区域中断期间可以在云之间无缝切换。 这种灵活性简化了混合云或多云策略，而无需重写应用程序逻辑。
分布式数据库还可以提高多云环境中的性能和可扩展性。 通过将数据放置在靠近不同地理区域的用户的位置，可以减少延迟。 例如，一个全球电子商务平台可能会将客户数据存储在 AWS 亚太节点和 Azure 欧洲节点中，以便更快地为本地用户提供服务。 此外，分布式数据库可以通过将节点添加到新的云中来随着需求的增长进行水平扩展，从而避免了在单个提供商中过度配置资源的需求。 像自动分片（用于 MongoDB 或 Google Spanner）这样的工具可以根据访问模式跨云拆分数据，确保查询有效地路由。 地理分布和弹性扩展的结合使分布式数据库成为需要弹性和低延迟访问的多云应用程序的实用基础。