文档数据库通过分片、复制和索引等技术来处理大型数据集。分片将数据分布在多个服务器或集群中，从而使数据库能够水平扩展。例如，MongoDB 使用分片键将文档分区成块，这些块分布在各个分片中。这减少了单个服务器上的负载并实现了并行处理。复制通过在节点之间创建数据副本来确保高可用性。如果主节点发生故障，辅助节点可以接管，从而最大限度地减少停机时间。这些策略协同工作，以管理数据量并在数据集增长时保持性能。
大型数据集中高效的查询在很大程度上依赖于索引。文档数据库允许开发人员在特定字段上创建索引，从而大大加快读取操作。例如，时间序列应用程序可能会索引时间戳，以快速检索日期范围内的记录。但是，索引需要仔细管理——过度索引会降低写入速度并增加存储成本。许多文档数据库还支持用于复杂数据转换的聚合管道。在 MongoDB 中，聚合管道可以在服务器端过滤、分组和排序数据，从而减少通过网络传输的数据量。这对于处理 TB 级数据时的性能至关重要。
模式灵活性和水平扩展是关键优势。与关系数据库不同，Couchbase 或 MongoDB 等文档存储不强制执行严格的模式，从而更容易适应不断发展的数据结构。这对于具有各种或非结构化数据的应用程序（例如，用户生成的内容平台）非常有用。要扩展，管理员可以将更多分片添加到集群，而无需停机。一些系统会在数据增长时自动重新平衡分片。例如，Amazon DocumentDB 会动态调整存储和计算资源。通过结合这些特性，文档数据库可以高效地管理大型数据集，同时支持开发人员的敏捷性和运营可扩展性。