リーダーレスデータベースにおいて、クライアントはすべてのノードに同時に書き込みリクエストを発出し、仮にひとつのノードがダウンしていたとしても気にせずに処理を続行する。読み込みリクエストについても同じである。任意のノードに読み込みリクエストを投げるのではなく、すべてのノードにリクエストをおこない、メタデータによってもっとも新しいデータを識別し、それを最終的な結果とする。
リードリペアとアンチエントロピー
ダウンしたノードに書き込むことはできないのは当然である。そうにもかかわらずリーダーレスデータベースは書き込み失敗を無視して処理を続行する。ここでは明らかに整合性が失われており、なんらかの形で結果整合性がもたらされなければならない。
リードリペア
クライアントは読み込みリクエストを複数のノードに対しておこなう。このうち最新のデータを最終的な値として扱う。言い換えると、このときに古い値をレスポンスするノードは最新の値を知らないことになる。リードリペアとは、古いデータが検知されたときに新しい値に更新することを指す。読み込み頻度が高いほど検出率は上がるので、よく読み込まれるデータほど高い確率で整合する。
アンチエントロピー
リードリペアがクライアントのリクエストを起点に非整合の検出をおこなうのに対して、バックグラウンドで自動的にレプリカ間の差分を探索して同期させる仕組みのことをアンチエントロピーとよぶ。ただしこのアプローチは、どの順序で書き込みが行われたかを正確に識別できないし、非整合が検出され修正されるまでに要するラグが無制限に発生しうる。結果整合性とはいうものの、反映が遅れるデータが常に存在しうるという点で注意が必要となる。