文档数据库通过结合索引、分布式处理和查询优化技术来处理大型查询。它们在设计上优先考虑可扩展性和灵活性，能够高效地管理海量数据集和复杂操作。关键策略包括利用索引减少数据扫描，跨集群分发工作负载，以及优化查询执行以最小化资源消耗。
首先，文档数据库使用索引来加速查询性能。没有索引，查询将需要进行全集合扫描，这对于大型数据集来说是不切实际的。例如，MongoDB 允许开发人员在经常查询的字段（例如，user_id 或 timestamp）上创建索引，使数据库能够快速定位相关文档。复合索引可以进一步优化对多个字段进行过滤或排序的查询。然而，过度索引会降低写入性能，因此平衡索引的使用至关重要。一些系统还支持部分索引或稀疏索引，通过仅针对数据中的特定子集（例如，仅索引活动用户）来减小索引大小。
其次，分片（水平分区）用于将数据分布到多台服务器上。例如，数据库可以根据分片键（例如，地理区域）将文档分成多个分片。执行查询时，数据库会将其路由到相关的分片，并行处理工作负载并减少每个节点需要处理的数据。随着数据增长，这种方法可以线性扩展。然而，分片键的选择至关重要：选择不当的键可能导致数据分布不均（热点）或查询路由效率低下。一些系统，如 Apache Cassandra，使用一致性哈希更均匀地分布数据，而其他系统则依赖于应用程序特定的逻辑。
最后，文档数据库通过聚合管道、投影和结果分页等功能优化查询执行。聚合管道（例如，MongoDB 的 $match、$project、$sort）将查询分解为多个阶段，逐步过滤和转换数据以减少内存使用。投影限制返回的字段，避免不必要的数据传输。对于大型结果集，分页（例如，MongoDB 中的 limit() 和 skip()）或基于游标的检索会分批处理数据，防止内存过载。此外，一些数据库允许查询将临时结果溢出到磁盘，以避免耗尽 RAM。这些优化确保即使是复杂的查询——例如对数 TB JSON 数据进行的分析——也能高效执行，而不会使系统资源不堪重负。