对于大多数现代应用程序而言，将所有数据存储在单个节点上是不现实的，因此许多数据库都使用分区：逻辑上将数据分成较小的、易于管理的段。

数据分区最直接的方法是将数据划分成多个范围，并允许每个副本集（replica set )只管理特定的范围（分区）。执行查询时，客户端需要基于路由键将读写请求路由到正确的副本集。这种分区方案通常称为分片（sharding）：每个副本集作为数据某个子集的单个来源。

为了最有效地使用分区，必须考虑负载和值的分布并据此确定分区大小。这意味着可以将读写负担较重的范围分裂成更小的分区，从而分散负载。同时，如果某些范围包含的值比其他范围更密集，最好也将它们分裂成更小的分区。

为集群添加或删除节点时，数据库必须重新分区数据以保持均衡。为了保证数据迁移过程的一致性，应当在更新集群元数据及开始将请求路由到新的位置目标之前先搬运数据。一些数据库可以进行自动分片，使用算法来决定最佳分区方式，并重新放置数据。这些算法通常基于各分片的读取和写入负载以及数据量等信息来进行决策。