文档数据库通过将每个事件存储为单独的文档来处理事件溯源，从而实现仅追加操作和高效查询。事件溯源依赖于捕获应用程序状态的所有更改作为一系列不可变的事件。在像 MongoDB 或 Couchbase 这样的文档数据库中，每个事件都存储为集合中的一个独立的文档。这些文档通常包括事件 ID、聚合标识符（例如，订单或用户 ID）、事件类型（例如，“OrderCreated”）、时间戳和事件的数据负载等字段。例如，电子商务系统可能会存储一个“OrderPlaced”事件，其中包含有关客户和购买商品的详细信息。这种方法利用了文档数据库的模式灵活性，允许具有不同结构的事件共存于同一个集合中。
为了重构聚合的当前状态，系统检索与聚合 ID 关联的所有事件，并按顺序应用它们。文档数据库通过支持按聚合 ID 过滤并按时间戳或版本排序的查询来支持这一点。例如，获取所有 aggregateId = "order-123" 的事件将返回对该订单的更改历史记录。但是，对于复杂的聚合，重放大量事件可能会变得缓慢。为了优化这一点，文档数据库可以将聚合状态的定期快照存储为单独的文档。当重建状态时，系统会加载最新的快照，并且仅重放此后发生的事件，从而减少计算开销。快照可以存储在单独的集合中，其中包含 aggregateId、version 和 state 等字段。
文档数据库还处理事件溯源中固有的并发性和可伸缩性挑战。可以使用条件写入或版本字段来实现乐观并发检查，例如确保事件的版本与预期的序列匹配。例如，MongoDB 的 findAndModify 操作可以在附加事件之前原子地检查版本号。通过水平扩展（分片）来实现可伸缩性，其中事件根据聚合 ID 分布在服务器上。这确保了同一聚合的事件驻留在同一分片上，从而保持查询效率。但是，开发人员必须管理模式演变（例如，向事件添加新字段）并确保事件格式更改时的向后兼容性。总的来说，文档数据库为事件溯源提供了一个灵活且可伸缩的基础，但需要仔细设计以优化性能和可维护性。