多模型数据库通常设计为具有良好的扩展性，以应对不断增长的数据量和并发访问量：
横向扩展（Scale-Out）： 通过增加更多的服务器节点来扩展数据库的存储和处理能力。许多多模型数据库支持分片（Sharding）和集群（Clustering）机制，将数据分布到不同的节点上，实现负载均衡和高可用性。这种扩展方式能够应对大规模数据和高并发场景。
纵向扩展（Scale-Up）： 通过增加单个服务器的CPU、内存、存储等资源来提升性能。虽然横向扩展是主流趋势，但纵向扩展在某些场景下仍然是一种可行的选择。
这种扩展性灵活性使得企业可以根据业务发展需要，按需扩展数 智利电话号码库 据库资源，避免了前期投入过大或后期资源不足的问题，保证了系统的持续稳定运行。
1.5 事务处理灵活性：ACID与最终一致性，按需权衡
在事务处理方面，多模型数据库提供了一定的灵活性：
ACID 事务： 某些多模型数据库，尤其是那些支持关系型数据模型或需要强一致性保证的场景，会提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务支持。这对于金融交易、库存管理等对数据一致性要求极高的业务至关重要。
最终一致性： 许多NoSQL类型的数据模型（如文档型、键值型）为了追求极致的性能和扩展性，可能会采用最终一致性（Eventually Consistent）模型。这意味着在数据写入后，数据可能会在一段时间内处于不一致状态，最终会达到一致。这适用于对实时一致性要求不高的场景，如社交媒体、日志分析等。
这种灵活性使得开发者可以根据业务场景对数据一致性的不同要求，选择合适的事务模型，在性能、可用性和一致性之间进行权衡。