文档数据库通过利用其灵活的模式设计和优化的写入操作来处理流式数据。与关系数据库不同，MongoDB 或 Couchbase 等文档存储可以实时摄取非结构化或半结构化数据，而无需预定义的模式。这种灵活性对于流式用例至关重要，因为数据格式可能会演变或在源之间变化。例如，物联网传感器数据可能包含基于设备类型的不同字段，并且文档数据库可以将每个有效负载存储为单独的 JSON 文档，而无需修改模式。此外，许多文档数据库都设计用于高写入吞吐量，使用预写日志记录和内存缓存等技术来处理快速数据摄取。
为了管理连续的数据流，文档数据库通常提供诸如生存时间 (TTL) 索引和批量写入操作之类的功能。 TTL 索引会自动删除过时的数据（例如，在 24 小时后过期临时传感器读数），这有助于维持高容量场景中的性能。批量写入允许应用程序批量处理传入记录并将它们分块插入，从而减少频繁的单个写入带来的开销。例如，实时日志记录系统可能会缓冲应用程序日志 5 秒钟，然后一次将 1,000 个文档插入 MongoDB 中。一些文档数据库还支持变更流或触发器，从而使下游处理（如分析）能够立即对新数据做出反应而无需轮询。
文档数据库与流式数据结合的使用案例通常涉及需要规模和灵活性的场景。零售应用程序可能会流式传输用户点击流事件以跟踪导航模式，将每次交互存储为具有时间戳、产品 ID 和会话持续时间等不同字段的文档。在金融服务中，文档数据库可以摄取市场数据馈送，其中每个 tick 包括价格、交易量和工具 ID，同时适应交易协议发展的新字段。Firebase Firestore 或 Amazon DocumentDB 等工具通过为发布/订阅系统或无服务器平台提供原生 SDK，进一步简化了流式集成，从而使开发人员能够以最少的代码将数据直接从 Apache Kafka 或 AWS Kinesis 等事件源导入到数据库中。