文档数据库通过将数据分布在多个服务器或节点上进行水平扩展，从而能够处理增加的负载和存储需求。这通过**分片（sharding）**（将数据划分为子集）和**复制（replication）**（复制数据以实现冗余）来实现。每个节点独立运行，实现并行处理和容错。系统在节点之间平衡查询和存储，确保没有单点故障，并在数据集增长时保持性能。
实践中，分片根据预定义的键（例如用户 ID 或地理区域）来分割数据。例如，MongoDB 使用分片键来确定文档属于哪个分区（shard）。如果数据库存储用户档案，它可能会按 user_id 对数据进行分片，将 1-1000 的范围发送到分片 A，将 1001-2000 发送到分片 B。这分散了读写操作和存储需求。某些数据库会自动管理分片，在添加或删除节点时重新分配数据。然而，分片键选择不当（例如使用非唯一或连续字段）可能导致分布不均（“热点”），从而降低扩展性效益。复制通过在辅助节点上创建每个分片的副本，来补充分片。如果主节点发生故障，副本会接管，确保可用性。例如，Apache CouchDB 使用多主复制在节点之间同步数据，允许在任何副本上进行读写。
开发人员必须权衡利弊。水平扩展引入了查询（例如，跨分片连接需要协调）和一致性（最终一致性 vs. 强一致性）的复杂性。像 Amazon DocumentDB 这样的工具通过自动化扩展抽象化了一些挑战，但像 MongoDB 这样的自管理解决方案需要手动配置分片和复制。监控工具跟踪分片性能和数据分布，而哈希分片或基于区域的分区等功能有助于优化扩展性。如果正确实施，水平扩展使文档数据库能够处理数 TB 的数据和高事务率，同时最大限度地减少延迟峰值。