文档数据库通过使用无模式设计来支持动态数据结构，这种设计允许使用灵活的、自描述的格式，例如 JSON 或 BSON。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具有嵌套键值对的单个文档。每个文档都可以有自己的结构，并且同一集合中不同文档的字段可以不同。例如，“用户”文档可能在一个条目中包含“地址”字段，但在另一个条目中省略该字段，或者动态添加“social_media_links”数组。这种灵活性是可能的，因为数据库不强制执行严格的模式，使开发人员能够动态修改数据模型，而无需昂贵的模式迁移。
这种方法对于需求不断变化的应用程序特别有用。例如，在电子商务平台中，产品条目可能需要不同的属性，具体取决于类别（例如，电子产品的“screen_size”与服装的“fabric_type”）。文档数据库通过允许每个产品文档仅包含相关字段来处理这个问题。此外，嵌套结构（如数组或子文档）简化了复杂关系的存储。例如，MongoDB 允许开发人员嵌入相关数据（例如，用户文档中的订单）或使用标识符引用其他文档，具体取决于查询需求。部分更新或 JSON 模式验证（在某些数据库中是可选的）等工具可以帮助维护一致性，而不会牺牲灵活性。
在底层，文档数据库通过使用原生支持分层数据的存储格式来优化动态数据。例如，MongoDB 的 BSON 编码可以有效地处理嵌套对象和数组，同时还可以通过特定字段的索引实现快速查询，即使这些字段仅存在于部分文档中。但是，开发人员仍然必须考虑权衡：如果不小心管理，非结构化数据可能会导致不一致，而查询深度嵌套的字段可能需要特定的运算符，例如 MongoDB 的点表示法。通过平衡灵活性和周到的设计（例如使用可选的模式验证或索引策略），文档数据库为数据结构不可预测或经常更改的场景提供了一个实用的解决方案。