文档数据库主要通过索引、查询规划和针对其灵活模式设计的执行策略来优化查询。当执行查询时，数据库首先确定哪些索引可以用来最大限度地减少扫描的数据量。例如，在 MongoDB 中，如果查询通过像 userId 这样的字段过滤文档，那么 userId 上的索引允许数据库跳过扫描每个文档并直接检索匹配的条目。查询规划器评估可用的索引，使用元数据（如索引基数）估计它们的效率，并选择最佳路径。如果不存在合适的索引，数据库会回退到速度较慢的完整集合扫描，这突出了正确索引设计的重要性。
执行策略也起着关键作用。文档数据库通常通过在内部重组操作来进行优化。例如，MongoDB 中的聚合管道重新排列像 $match 或 $project 这样的阶段，以便尽早减少数据处理。$match 阶段通过日期范围过滤文档，可以在 $sort 操作之前移动，以最大限度地减少被排序的数据集。投影（仅选择必要的字段）进一步减少了数据传输和内存使用。一些数据库甚至使用“覆盖查询”，其中结果完全从索引中获取，从而避免了文档检索。例如，一个仅请求带有 name 索引的文档的 name 的查询可以使用该索引单独解析。
分片和分布式架构增加了另一层优化。在像 Couchbase 或 MongoDB 集群这样的扩展环境中，查询根据分片键（例如，地理区域）路由到特定的分片。这限制了对相关节点的数据访问，从而提高了并行性并减少了延迟。然而，优化在很大程度上取决于开发人员：选择不当的索引、未优化的模式设计（例如，过多的嵌套数组）或绕过索引的查询可能会抵消这些优势。像查询分析和执行计划分析这样的工具可以帮助开发人员识别瓶颈并改进他们的方法。