文档数据库通过水平扩展、优化的存储结构和灵活的一致性模型来处理写密集型工作负载。 通过将数据分布在多个服务器（分片）上，它们可以并行执行写入操作以避免瓶颈。 许多文档数据库使用仅追加存储或内存缓冲来减少磁盘 I/O 开销，这对于高写入吞吐量至关重要。 例如，MongoDB 将数据划分为分片，允许同时写入不同的分片，同时使用预写日志来确保持久性。 这种方法分散了负载并防止了单点争用。
批量操作、异步复制和可调一致性等特定功能进一步优化了写入。 像 Couchbase 这样的数据库允许批量插入以最大限度地减少网络往返和磁盘寻道，而 Apache CouchDB 使用多版本并发控制 (MVCC) 来处理并发写入，而无需锁定整个文档。 最终一致性模型减少了节点之间的协调 - 写入在全局传播之前在本地确认。 例如，开发人员可以将 MongoDB 配置为“write concern”为“unacknowledged”，以优先考虑速度而不是立即确认，并接受复制到辅助节点可能会短暂延迟。
权衡包括平衡一致性、延迟和资源使用。 虽然分片提高了可扩展性，但它增加了管理数据分发和查询路由的复杂性。 索引会减慢写入速度，因此某些系统会延迟索引更新或允许部分索引。 诸如 SSD 或内存存储层（例如，与文档数据库集成的 Redis）之类的硬件选择也发挥着作用。 开发人员必须决定是优先考虑写入速度（例如，使用即发即弃写入）还是数据安全（例如，要求多数复制）。 例如，Cassandra 的可调一致性允许团队在“ANY”（最快的写入，最少的保证）和“ALL”（较慢但完全一致）之间进行选择，这表明文档数据库如何通过配置来适应工作负载需求。