База данных для каждого сервиса. Каждый микросервис имеет свою выделенную базу данных, что позволяет сервису выбирать наиболее подходящую технологию базы данных в зависимости от его конкретных требований.

Постоянство полиглота внутри службы. Один микросервис может использовать разные базы данных или технологии хранения данных для обработки разных типов данных в пределах своей области действия.

Источник событий и CQRS (разделение ответственности за запрос команды). Этот подход предполагает моделирование системы как серии событий, которые сохраняются и могут быть воспроизведены для восстановления текущего состояния. Для оптимизации операций записи (команд) и чтения (запросов) можно использовать различные базы данных или технологии хранения.

Репликация и синхронизация данных. В случаях, когда используется несколько баз данных, можно реализовать механизмы репликации и синхронизации данных между ними для обеспечения согласованности.

Объединение данных. Вместо хранения всех данных в одной базе данных данные можно распределить по нескольким базам данных, а уровень объединения используется для прозрачного доступа к данным и запроса к ним.

Фрагментирование данных. Большие наборы данных можно разделить или сегментировать по нескольким базам данных или системам хранения для повышения производительности и масштабируемости.

Кэширование данных. Механизмы кэширования можно использовать для повышения производительности за счет хранения часто используемых данных в памяти или на уровне хранения с быстрым доступом.

Преобразование и интеграция данных. Когда данные из нескольких источников необходимо объединить или интегрировать, можно использовать такие методы, как преобразование данных и процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка).