文档数据库通过结合数据库设计选择、可配置的一致性级别和应用层模式来确保数据一致性。虽然它们默认情况下不像关系型数据库那样对多个文档强制执行严格的 ACID 事务，但它们提供了工具来平衡一致性需求与可扩展性和性能要求。
首先，像 MongoDB 或 Couchbase 这样的文档数据库在文档级别使用原子操作。单个文档更新（例如，修改嵌套字段或数组）被视为原子事务，确保所有更改同时成功或失败。例如，在 MongoDB 中，您可以使用像 updateOne 这样的操作配合 $set 来原子地修改特定字段。一些文档数据库在需要更强一致性时也支持多文档事务（例如，MongoDB 的 transactions API），允许开发人员以符合 ACID 的方式对操作进行分组。这些事务的工作方式类似于关系型数据库事务，但可能会有性能上的权衡。
其次，许多文档数据库提供可调节的一致性级别。开发人员可以指定需要多少个副本节点确认写入操作（写入关注，write concern）或确认读取操作（读取关注，read concern）。例如，MongoDB 允许您将写入关注设置为 "majority"，以确保在认为写入成功之前，数据已被复制到大多数节点。类似地，读取操作可以配置为查询主节点以获得强一致性读取，或查询副节点以获得最终一致性结果。这种灵活性允许团队在关键数据的即时一致性与非关键用例的最终一致性之间进行选择。
最后，版本控制和冲突解决机制有助于在分布式环境中维护一致性。文档数据库通常使用内部版本戳（例如 Couchbase 的 CAS 值或 MongoDB 的 _id 时间戳）来检测并发修改。当发生冲突时（例如，在多区域部署中），一些系统允许定义合并策略，例如“最后写入者获胜”（last write wins）或应用程序定义的解决逻辑。例如，Couchbase 的 XDCR（跨数据中心复制）允许开发人员实现自定义的冲突解决处理器，以便根据业务规则协调不同版本的文档。