文档数据库通过将经常访问的数据存储在内存中来处理缓存，从而减少重复的磁盘读取需求，提高性能。 大多数文档数据库（如 MongoDB 或 CouchDB）都包含内置的缓存机制，这些机制根据使用模式自动管理哪些数据保存在内存中。 例如，MongoDB 使用其 WiredTiger 存储引擎，该引擎维护一个内部缓存，配置为将工作数据集的一部分保存在 RAM 中。 此缓存优先处理经常查询的文档和索引，与从磁盘检索它们相比，可以更快地访问。 数据库通常使用最近最少使用 (LRU) 等算法来确定在缓存填满时要逐出的数据。
开发人员还可以实施应用程序级别的缓存策略，以补充数据库的内置机制。 例如，一种常见的方法是使用外部缓存层（如 Redis 或 Memcached）来存储复杂查询或经常访问的文档的结果。 假设应用程序从文档数据库中检索用户配置文件以用于每个登录请求。 通过将这些配置文件缓存在 Redis 中，后续请求可以完全跳过数据库，从而减少延迟。 某些文档数据库支持直写式缓存，其中数据同时写入缓存和数据库，从而确保一致性。 但是，这需要仔细配置，以避免在缓存层外部发生更新时出现过时数据。
缓存失效和一致性是关键挑战。 文档数据库通常提供生存时间 (TTL) 设置，以便在一段时间后自动过期缓存的数据，这对于会话信息等临时数据非常有效。 例如，MongoDB 的 TTL 索引可以在指定的时间段后自动删除文档，这与缓存过期逻辑一致。 但是，确保缓存和数据库之间的实时一致性仍然很复杂。 开发人员可能会使用事件驱动模式（如 MongoDB 中的变更流）来通知缓存层文档已更新，从而触发缓存刷新。 这在性能提升和数据准确性之间取得了平衡，但增加了运营开销。