文档数据库通过使用隔离租户数据的策略来处理多租户，同时平衡资源效率和可伸缩性。最常见的方法包括：为每个租户使用单独的数据库，使用租户标识符对共享数据库中的数据进行分区，或采用混合模型。这些方法确保数据分离，简化访问控制，并维护跨租户的性能。文档数据库非常适合多租户，因为它们具有灵活的模式，允许租户特定的数据结构共存，而无需严格的表定义。
一种方法是为每个租户分配一个专用的数据库或集合。例如，MongoDB 支持为每个租户创建单独的数据库，确保完全隔离。这种方法提供强大的安全性并避免意外的数据泄漏，但随着租户数量的增加，可能会变得资源密集。一种折中的策略是使用共享数据库，其中包含租户特定的集合或分区。在 Azure Cosmos DB 中，开发人员可以使用租户 ID 作为分区键，将租户的所有文档分组在一个逻辑容器中。这样可以在隔离和高效的资源使用之间取得平衡。查询按租户 ID 过滤，确保操作仅访问授权的数据。第三种选择是将所有租户数据存储在单个集合中，并在每个文档中包含强制性的租户 ID 字段。这最大限度地提高了存储效率，但需要严格执行基于租户的查询过滤器，以防止数据暴露。
开发人员必须考虑隔离、性能和复杂性之间的权衡。索引租户 ID 字段对于共享集合中的查询效率至关重要。诸如基于角色的权限之类的访问控制机制应将租户 ID 绑定到用户会话，确保租户只能访问他们的数据。某些文档数据库（如 Couchbase）提供行级安全功能来自动执行此过滤。运营考虑因素包括备份策略（每个租户或全局）和可伸缩性模式，例如基于租户 ID 的分片。虽然文档数据库提供了多租户的工具，但在应用程序代码中一致地实现租户隔离（例如将租户 ID 注入查询的中间件）仍然对于防止错误至关重要。