文档数据库通过两种主要方法处理大型二进制数据：将二进制文件直接存储在文档中，或者使用对外部存储系统的引用。 大多数文档数据库（如 MongoDB 或 Couchbase）都支持二进制数据类型（例如，BSON 中的 BinData），允许将较小的二进制文件（例如，缩略图、PDF）直接嵌入到 JSON/BSON 文档中。 这对于数据库大小限制内的文件（例如，MongoDB 的默认 16MB 文档限制）非常有效。 但是，直接存储大型二进制文件（视频、高分辨率图像）会使文档膨胀，从而减慢查询速度并增加存储成本。 为了避免这种情况，数据库通常提供将大型二进制文件拆分为块的机制。 例如，MongoDB 的 GridFS 规范自动将文件分成较小的部分（例如，255KB 的块），这些部分存储为单独的文档，从而实现高效的存储和检索，而不会达到文档大小限制。
对于非常大或经常访问的二进制文件，文档数据库通常与外部对象存储服务集成。 文档不存储二进制文件本身，而是保存一个引用（例如，URL 或文件路径），指向 Amazon S3、Azure Blob Storage 或分布式文件系统等系统中的数据。 这种方法使数据库保持轻量级，并利用优化的存储解决方案来存储大型文件。 例如，用户个人资料文档可能包含一个 avatar_url 字段，指向 S3 中的图像。 这种分离简化了可扩展性，因为对象存储处理带宽密集型操作，而数据库管理结构化元数据。 开发人员必须确保数据库和外部存储之间的一致性，通常使用事务或清理过程来避免孤立文件。
文档数据库还通过压缩、流式传输和元数据管理等功能来优化二进制文件的处理。 压缩降低了存储开销，尤其是对于图像或视频等格式。 流式 API 允许应用程序以部分形式读取或写入二进制文件，从而避免内存过载。 例如，GridFS 允许并行下载块，从而加快访问速度。 元数据（例如，文件类型、大小、校验和）通常与二进制文件或引用一起存储，从而可以进行查询，例如“查找所有包含超过 100MB 视频的文档”。 虽然文档数据库提供了灵活性，但嵌入、分块或外部存储之间的选择取决于使用案例：小型、经常访问的文件可以很好地嵌入，而大型或静态文件则受益于外部引用。 正确的索引和缓存（例如，外部资产的 CDN）可以进一步提高性能。