分布式数据库中的分区直接影响数据检索，因为它决定了系统能够多么有效地定位和访问特定数据。当数据库被分区（或分片）时，数据被分割成存储在单独节点上的段，通常基于像用户 ID 或地理区域这样的键。检索速度取决于查询是否可以针对特定的分区。例如，如果查询包含分区键（例如，WHERE user_id = 123），数据库可以将请求路由到保存该数据的准确节点，从而最大限度地减少搜索时间。但是，缺少分区键的查询可能需要扫描所有分区，这会增加延迟和资源使用。正确设计的分区减少了不必要的数据扫描并保持查询快速。
数据的物理分布也引入了网络开销。即使查询针对单个分区，与本地数据库相比，从远程节点检索数据也会增加延迟。对于涉及跨分区连接或聚合的复杂查询，系统必须协调节点之间的数据传输，这可能会降低性能。例如，计算按位置分区的区域的总销售额的查询将需要从多个节点获取数据，从而导致延迟。一些数据库通过允许相关数据（例如，同一节点上的订单和客户）的并置或使用复制来频繁访问的数据来缓解这种情况。但是，这些优化需要仔细规划以避免瓶颈。
最后，分区策略影响可伸缩性和容错性，这间接影响检索。水平分区（拆分行）允许通过添加节点进行扩展，但是不均匀的数据分布（“热点”）可能会使特定节点过载，从而降低查询速度。垂直分区（拆分列）可以优化访问特定字段的查询，例如将用户配置文件与活动日志分开。例如，社交媒体应用程序可能会将配置文件数据存储在一个节点上，并将帖子存储在另一个节点上，从而加快配置文件获取操作。但是，如果副本未同步，则从节点故障中恢复可能会暂时降低性能。平衡分区设计和访问模式可确保高效的检索，同时保持系统的弹性。