开源项目通过结合标准化工具、社区驱动实践和灵活的架构来处理数据存储。大多数项目优先考虑透明性和互操作性，使用与其技术栈良好集成的广泛采用的存储解决方案。常见的方案包括像 PostgreSQL 或 MySQL 这样的关系型数据库，像 MongoDB 这样的 NoSQL 系统，或者使用 JSON 或 CSV 格式的基于文件的存储。这些选择取决于项目的需求——例如，具有复杂关系的结构化数据可能使用 SQL，而非结构化或快速变化的数据可以利用 NoSQL。项目通常在配置文件或贡献指南中记录其存储策略，以确保贡献者之间的一致性。
一个关键方面是将非数据库存储与版本控制集成。许多项目将其静态数据（如配置文件或测试数据集）直接存储在其 Git 仓库中，利用 GitHub 或 GitLab 等平台。这确保了数据更改与代码一起被跟踪，从而更容易重现项目的特定状态。对于较大的数据集，项目可能会使用具有开放访问权限的专用存储服务，例如具有公共权限的 AWS S3 存储桶或 IPFS 等去中心化解决方案。例如，OpenStreetMap 项目以分布式方式托管其地理空间数据，允许贡献者增量同步更新。通过在公共仓库中匿名化或生成合成数据，也可以解决数据隐私问题，以避免暴露敏感信息。
协作和可扩展性挑战通过模块化设计和清晰的协议来管理。项目通常将存储逻辑分离到不同的层中，允许贡献者插入替代后端（例如，通过环境变量从 SQLite 切换到 PostgreSQL）。Docker 或 Kubernetes 等工具经常用于在开发和生产环境中标准化存储设置。社区指南通常概述最佳实践，例如避免供应商锁定或确保数据备份。例如，Nextcloud 开源文件共享平台通过统一的 API 支持多种存储后端（本地磁盘、S3 等），使用户能够自定义部署。通过优先考虑灵活性和文档，开源项目在稳定性和贡献者及用户的多样化需求之间取得平衡。