由于分布式数据库能够处理大规模数据生成、确保高可用性以及优化跨地理位置分散的设备的性能，因此它为物联网应用程序提供了显著的优势。物联网系统通常涉及成千上万甚至数百万个设备，这些设备不断产生数据流，而传统的集中式数据库难以高效处理这些数据。分布式架构将数据分散在多个节点上，从而实现水平扩展以适应不可预测的工作负载。例如，一个智慧城市部署了传感器来监测交通、空气质量和能源使用情况，每天可能产生数 TB 的数据。像 Apache Cassandra 或 Amazon DynamoDB 这样的分布式数据库允许通过向集群添加节点来无缝扩展，从而避免瓶颈。
另一个优势是提高了容错能力和可用性。物联网应用程序通常在网络不稳定或硬件故障常见的环境中运行。分布式数据库将数据复制到多个节点，确保即使一个服务器发生故障，系统也能保持运行。例如，在监控工厂设备的工业物联网设置中，如果某个区域数据中心离线，分布式数据库可以通过将查询路由到健康节点来维持正常运行时间。这种冗余还可以最大限度地降低数据丢失风险，因为写入会在多个节点上确认后才会被确认。Google Cloud Spanner 或 CockroachDB 等工具利用强大的数据一致性模型，同时保持高可用性，这对于医疗保健或制造业中的实时警报系统至关重要。
最后，分布式数据库通过将数据保持在其来源附近来减少延迟。物联网设备通常在地理上分散，查询集中式数据库可能会引入延迟。分布式系统允许区域节点处理本地数据，从而提高响应时间。例如，一个全球车辆跟踪的车队管理应用程序可以将驾驶员遥测数据存储在区域集群中，从而实现更快地访问本地分析。边缘计算集成通过在与中央数据库同步之前在物联网网关上预处理数据来进一步增强这一点。像 MongoDB 的分片或 Redis Cluster 这样的技术支持位置感知数据分区，确保为自动驾驶汽车决策或实时电网调整等时间敏感操作提供低延迟访问。