文档数据库通过灵活的模式设计、高效的索引和水平可扩展性有效地支持时序数据。与关系数据库不同，MongoDB 或 Couchbase 等文档数据库将数据存储为类似 JSON 的文档，允许每个记录包含动态字段和嵌套结构。这种灵活性非常适合时序数据，其中指标（例如，传感器读数、应用程序日志）的结构通常会随时间变化。例如，温度传感器可能会记录 timestamp、value 和 unit，而服务器日志可能包含 timestamp、error_code 和 message。开发人员可以添加或修改字段，而无需模式迁移，从而简化数据演化。
文档数据库通过针对带时间戳数据定制的索引策略来优化时序查询。通过在时间戳字段上创建索引，过滤或聚合特定时间范围内数据（例如，“最近 24 小时”）的查询可以高效执行。例如，MongoDB 允许将 timestamp 与 device_id 等元数据组合在一起的复合索引，从而可以快速检索特定设备在一段时间窗口内的数据。一些文档数据库还提供生存时间 (TTL) 索引，该索引会自动删除过时的记录（例如，超过 90 天的日志），从而减少手动清理。此外，聚合管道可以使用 $match、$group 和 $bucket 等操作来实现窗口计算，例如每小时平均值或滚动最大值。
对于高容量时序工作负载，文档数据库通过分片进行水平扩展。分片根据时间戳范围或地理区域等标准将数据分布在集群中，从而平衡写入和读取负载。例如，在 MongoDB 中，时序集合可以按 timestamp 进行分片，确保最近的数据写入特定节点，同时保持查询性能。一些文档数据库还优化了时序模式的存储。例如，MongoDB 的时序集合以压缩的列式格式存储数据，从而减少磁盘使用量并提高顺序时间范围的查询速度。这种模式灵活性、索引和可扩展性的结合使文档数据库在物联网、监控和分析用例中非常实用。