文档数据库通过使用灵活的、无模式的设计来处理非结构化数据，该设计可以适应各种数据格式。与需要预定义表和列的关系数据库不同，文档数据库将数据存储为独立的文档（通常为 JSON 或 BSON），其中每个文档都可以有自己的结构。这允许开发人员存储具有不同字段、嵌套对象或数组的数据，而无需预先定义严格的模式。例如，一个电子商务应用程序可能会存储产品记录，其中一个文档包含带有嵌套 height 和 width 值的 dimensions 字段，而另一个文档完全省略该字段但包含 tags 数组。这种灵活性使文档数据库非常适合数据格式随时间演变或记录之间不同的场景。
为了有效地管理非结构化数据，文档数据库使用动态模式和索引等功能。动态模式允许即时添加或修改字段，从而无需在数据需求更改时进行迁移或模式更新。例如，用户配置文件文档最初可能包含诸如 name 和 email 之类的基本字段，然后稍后包含带有嵌套 twitter 和 linkedin handles 的 social_media 对象。即使数据结构不同，索引也支持高效查询——开发人员可以在特定字段（包括嵌套字段）上创建索引以加速搜索。例如，MongoDB 允许对诸如 social_media.twitter 之类的路径进行索引，从而无论集合中的其他文档是否包含该字段，都可以快速查找。这种适应性和性能的结合确保了非结构化数据保持可访问性，而不会牺牲效率。
文档数据库中查询非结构化数据依赖于特定于语言的工具和操作符，它们可以导航灵活的结构。大多数文档数据库提供查询语言（例如，MongoDB 的 MQL），使开发人员可以定位嵌套字段、过滤数组或查询部分匹配。例如，一个查询可以检索 tags 包含 “electronics” 或 dimensions.width 大于 10 的所有文档。聚合管道进一步支持转换，例如展平嵌套数组或计算不规则结构化指标的平均值。一个真实的用例可能涉及日志存储，其中每个日志条目都具有不同的元数据（例如，错误代码、时间戳、用户 ID），但仍然可以查询模式。通过优先考虑灵活性而无需预先进行模式设计，文档数据库简化了非结构化数据的使用，同时保持了强大的查询功能。