文档数据库通过优先考虑灵活性和可扩展性，而不是严格的事务控制来处理并发，使用的技术包括版本控制、乐观并发和多版本并发控制 (MVCC)。 与依赖锁来防止冲突写入的传统关系数据库不同，文档数据库通常允许多个操作并发进行，并在发生冲突后解决冲突。 这种方法减少了争用并支持高吞吐量，这对于分布式系统至关重要。 例如，当两个用户同时更新同一个文档时，数据库可能会跟踪文档的版本，并让应用程序决定如何合并更改或标记冲突。
具体的实现方式各不相同。 例如，MongoDB 在文档级别使用原子操作（例如 findOneAndUpdate）来确保隔离更新，而无需锁定整个数据库。 它还通过在应用更改之前检查文档的版本标识符来支持乐观并发。 CouchDB 采用不同的 MVCC 方法：每次文档更新都会创建一个新修订版本，并且在复制期间会检测到冲突。 如果两个客户端脱机编辑同一个文档，数据库会存储这两个修订版本并将它们标记为冲突，需要应用程序逻辑来解决它们。 Firebase Firestore 使用时间戳和版本向量来跟踪更改，如果存在较新的版本，则根据服务器端时间戳自动拒绝过时的更新。
开发人员必须考虑权衡。 虽然文档数据库避免了锁定并可以很好地扩展，但处理冲突通常会将责任转移到应用程序层。 例如，在 CouchDB 中，未解决的冲突会一直存在，直到明确解决，这可能会使数据一致性复杂化。 像 Firestore 这样的系统提供最终一致性或强一致性模式，让开发人员可以根据用例进行选择。 但是，最终一致性可能意味着副本之间存在暂时的不匹配。 为了缓解这种情况，许多文档数据库都提供冲突自由复制数据类型 (CRDT) 等工具，用于自动合并某些数据（例如，计数器或集合）。 在文档数据库中正确管理并发需要理解这些机制，并设计与数据库的冲突解决策略相符的工作流程。