文档数据库通过提供灵活的数据建模、高效的查询功能以及处理各种数据集的可扩展性来支持分析。与关系数据库不同，MongoDB 或 Couchbase 等文档存储使用无模式设计，允许开发人员存储具有不同结构的嵌套 JSON 式文档。这种灵活性对于数据格式不断发展或包含可选字段的分析场景特别有用。例如，用户分析文档可能包括具有不同属性的事件数据（点击事件、页面浏览量），这些数据存储在同一集合中，而无需严格的表定义。这减少了预处理并可以从各种来源进行原始数据摄取。
文档数据库提供用于高效查询和聚合数据的工具。许多支持嵌套字段上的索引，从而即使在复杂的文档中也能实现快速查找。例如，MongoDB 的聚合管道允许多阶段转换，例如过滤、分组和计算平均值或总和等指标。分析电子商务数据的开发人员可以使用它来计算单个查询中每个客户类别的平均订单价值。一些文档数据库还与 Apache Spark 等分析框架集成，从而实现大规模数据处理。对于时间序列数据，自动过期（TTL 索引）等功能有助于管理数据保留，而无需手动清理。
可扩展性是另一个关键因素。文档数据库专为水平扩展而设计，跨集群分发数据以处理分析工作负载中常见的大量读取/写入。分片按键（例如，用户 ID 或时间戳）拆分数据，从而允许并行处理。例如，物流公司可能会按区域对货运数据进行分片，以有效分析交货时间。此外，一些文档数据库支持对频繁访问的指标进行内存缓存，从而减少延迟。虽然它们不能替代专门的 OLAP 系统，但它们在灵活性、查询能力和可扩展性之间的平衡使它们可以用于实时或中等复杂度的分析用例，特别是当与数据仓库等补充工具配对以进行更深入的历史分析时。