文档数据库中的数据冗余主要涉及在节点或分区中存储数据的重复副本，以确保可用性和容错性。 像 MongoDB 或 CouchDB 这样的文档数据库通过复制来实现这一点，其中每个文档都被复制到集群中的多个节点。 例如，MongoDB 使用“副本集”配置，其中一个节点充当主节点（处理写操作），而其他节点充当辅助节点（从主节点复制数据）。 如果主节点发生故障，系统会自动从辅助节点中选择一个新的主节点，从而最大限度地减少停机时间。 这种复制过程确保即使节点崩溃，数据仍然可以从其他节点访问。 这里的冗余是数据库设计的核心部分，以防止数据丢失并保持系统可靠性。
文档数据库中的另一种冗余形式源于反规范化——将相关数据存储在单个文档中以加快读取操作。 例如，电子商务应用程序可能会将用户的送货地址直接嵌入到每个订单文档中，而不是引用单独的集合。 虽然这避免了代价高昂的连接并提高了查询性能，但它会创建重复数据。 如果用户更新了他们的地址，则还必须更新过去订单中的所有嵌入式副本以保持一致性。 开发人员必须权衡利弊：反规范化减少了读取延迟，但增加了存储并使更新复杂化。 这种类型的冗余是故意的，并且由查询模式驱动，这与以基础设施为中心的复制不同。
文档数据库提供了管理与冗余相关的挑战的工具。 对于复制，许多系统使用最终一致性，其中更改以异步方式跨节点传播，确保高可用性，同时容忍临时不一致。 例如，MongoDB 的事务允许跨多个文档进行原子更新，从而有助于在反规范化数据中保持一致性。 一些数据库还提供更改流或触发器来自动更新冗余的嵌入式数据。 但是，开发人员仍然需要仔细设计模式——选择何时反规范化、设置适当的复制设置以及监控同步延迟。 虽然冗余是提高性能和可靠性的强大工具，但它需要周密的计划，以避免数据异常或过多的开销。