网络延迟在分布式数据库的性能和可靠性中起着至关重要的作用。在分布式系统中，数据存储在多个节点（服务器）上，这些节点通过网络进行通信。延迟——数据在节点之间传输所需的时间——直接影响数据库处理请求、同步数据和维护一致性的速度。例如，如果纽约的用户查询存储在东京节点中的数据，那么这两地之间的往返延迟会影响查询完成的速度。高延迟会减慢读/写操作，降低吞吐量，并造成瓶颈，尤其是在节点需要协调以就数据状态达成一致时。
延迟引起的一个主要挑战是维护节点之间的一致性。分布式数据库通常使用复制来确保数据可用性和容错性。如果写入操作必须在得到确认之前传播到多个节点（如同步复制），节点之间的高延迟会延迟向客户端发送确认。为了避免这种情况，一些系统使用异步复制，数据首先写入主节点，然后异步同步到其他节点。然而，这存在临时不一致的风险。例如，Amazon DynamoDB 提供可配置的一致性模型：强一致性确保所有节点立即达成一致（但速度较慢），而最终一致性则优先考虑速度，但可能会出现临时不匹配。延迟迫使开发者在一致性保证和响应速度之间做出选择。
为了缓解延迟，开发者采用数据分区、缓存和优化节点放置等策略。将节点按地理位置分布在靠近用户的地方（例如，使用 Google Cloud Spanner 中的区域）可以减少跨区域延迟。在边缘位置缓存频繁访问的数据（如使用 Redis）可以最大程度地减少重复的远距离获取。此外，一些数据库使用基于法定人数（quorum）的系统，其中一部分节点（而非全部）必须确认操作。例如，Apache Cassandra 允许配置需要多少个节点响应读/写请求，以平衡速度和可靠性。这些方法突出了开发者面临的权衡：降低延迟通常需要牺牲严格一致性，或者投资于根据其应用需求量身定制的基础设施优化。