分布式数据库中的数据复制可以提高可用性和容错能力，但也会在性能方面带来权衡。通过在多个节点上存储数据副本，复制使得系统能够处理节点故障并在地理位置分散的设置中更快地响应请求。然而，它也增加了维护一致性的复杂性，并在写操作期间增加了开销。性能受到的影响取决于复制策略（同步与异步）、一致性模型和网络条件等因素。
从积极方面来看，复制可以显著提升读性能并降低延迟。例如，如果一个数据库在不同区域（如北美、欧洲和亚洲）的三个节点上复制数据，用户可以从最近的副本读取，从而避免跨大陆网络延迟。这对于内容分发网络 (CDN) 或社交媒体平台等读密集型应用尤其有用。此外，在副本之间分发读请求可以防止任何单个节点成为瓶颈，从而提高整体吞吐量。在像 Apache Cassandra 这样使用最终一致性的系统中，可以从任何副本快速提供读服务，尽管这可能暂时返回陈旧数据。
然而，复制通常会降低写性能。在同步复制中，写操作必须在所有副本上确认更新后才能向客户端确认成功。这会产生与最慢节点或网络路径成比例的延迟——这是全球分布式系统中的一个问题。例如，使用同步复制的银行系统如果涉及高延迟区域的副本，可能会遭遇高写延迟。异步复制降低了写延迟，但如果节点在复制更新前发生故障，则存在数据丢失的风险。网络带宽消耗也会随着复制增加：在节点之间复制数TB数据会占满链路，影响其他操作。像 Amazon DynamoDB 这样的工具通过允许开发者调整复制设置来解决这个问题，但平衡性能和一致性仍然需要手动努力。
最后，冲突解决和维护开销增加了隐藏成本。多主复制设置（例如，在 PostgreSQL 中使用逻辑复制）可能需要解决来自不同节点的冲突写入，这会消耗 CPU 周期并使应用逻辑复杂化。类似地，像 Redis Cluster 中的反熵检查或 Cassandra 中的修复机制等后台进程会消耗本可用于服务用户请求的资源。这些权衡意味着开发者必须根据具体需求选择复制策略：优先考虑低延迟读取（例如，使用 MySQL 中的读副本）或优先考虑强一致性（例如，Google Spanner 的全局同步时钟）。正确监控复制延迟和网络延迟等指标对于维持最佳性能至关重要。