延迟直接影响分布式数据库的性能，因为它增加了数据操作和节点间协调所需的时间。在分布式系统中，节点通常通过网络进行通信，以复制数据、保持一致性或执行事务。节点间的高延迟会减慢这些交互，从而导致查询和更新的响应时间更长。例如，需要多个副本确认的写入操作，如果网络延迟阻止节点快速确认接收，则需要更长的时间。这种影响在全球分布式数据库中变得更加明显，因为不同区域的节点由于物理距离的原因可能会遇到 100 毫秒或更长的延迟。
具体场景突显了延迟的影响。考虑一个使用同步复制来实现强一致性的分布式数据库：每次写入必须由所有副本确认后，操作才能完成。如果一个副本位于高延迟区域，则整个写入操作将暂停，直到收到其确认。同样，依赖于两阶段提交协议的分布式事务，当节点之间的协调消息需要更长的时间才能遍历网络时，也会受到影响。即使是读取操作也会受到影响——例如，需要来自多个分区的数据的查询，可能需要等待速度较慢的节点响应，从而产生瓶颈。在地理分区系统中，如果由于延迟同步导致本地副本没有及时更新，延迟也可能导致“过时读取”问题。
为了缓解延迟，开发人员通常优化数据放置、减少往返行程，并放宽一致性要求。将频繁访问的数据放置在离用户更近的位置（通过地理分片或边缘缓存）可以减少跨区域通信。批量操作或使用异步复制等技术可以最大限度地减少网络调用次数。选择最终一致性而不是强一致性也有帮助——例如，允许读取从本地副本返回稍微过时的数据，而不是等待全局一致的状态。此外，QUIC 等协议或优化的 TCP 协议栈可以减少网络层开销。延迟热图或跟踪系统（例如，OpenTelemetry）等监控工具可帮助识别瓶颈，从而优先修复，例如重新定位有问题的节点或调整超时阈值。