分布式数据库中的网络分区是指节点或集群失去通信，将系统拆分为隔离的组。这直接影响一致性，因为独立分区中的节点无法同步数据更新。 CAP 定理指出，在分区期间，系统必须在一致性（所有节点看到相同的数据）和可用性（尽管存在分区，仍能提供服务）之间做出选择。优先考虑一致性的数据库（CP 系统）将阻止受影响分区中的写入或读取操作，以防止不一致，而 AP 系统允许操作，但存在临时数据不匹配的风险。例如，分片设置中的 CP 数据库（如 MongoDB）可能会拒绝少数分区中的写入，直到连接恢复，从而确保数据保持一致，但牺牲了可用性。
一致性模型决定了分区如何影响系统。在强一致性数据库（例如，Google Spanner）中，分区可能会导致客户端尝试写入数据时出现超时或错误，因为系统会强制节点之间严格一致。在最终一致性系统（例如，Apache Cassandra）中，写入可以在隔离的分区中继续，但冲突的更新必须稍后解决。例如，如果分区将数据库分成两组，并且两者都接受对同一记录的更新，则系统可能会使用时间戳或应用程序逻辑来合并分区修复后的更改。如果未仔细处理冲突，这可能会导致数据丢失或意外结果，尤其是在库存管理等场景中，如果计数出现分歧，可能会发生超卖。
为了缓解这些问题，分布式数据库通常使用权衡和恢复机制。基于仲裁的系统（例如，Amazon DynamoDB）需要大多数节点确认写入，从而降低了拆分的风险，但增加了延迟。 Raft 等共识算法确保在网络故障期间只有一个分区（大多数）保持活动状态，而其他分区暂停。但是，开发人员必须设计应用程序以处理临时不一致，例如通过重试失败的操作或使用幂等请求。例如，银行应用程序可能会在分区期间暂时禁用转账，但允许余额检查，并警告数据可能已过时。一致性和可用性之间的选择取决于用例——金融系统通常优先考虑一致性，而社交媒体应用程序可能更喜欢可用性并在以后解决冲突。