При сетевом сбое сеть разделяется на части, компоненты каждой из которых не могут сообщаться с компонентами другой части. Для того, чтобы сохранить возможность работы внутри каждой такой части, необходимо дублирование критически важной информации внутри каждого сегмента. Современные системы позволяют администратору базы данных динамически определять сегменты сети, варьируя таким образом уровень надежности всей системы в целом. И, наконец, о копировании (replication) данных. Простейшим способом является добавление к каждому (основному) серверу резервного. После каждой операции основной сервер передает измененные данные резервному, который автоматически включается в случае выхода из строя основного. Естественно, такая схема не лишена недостатков. Во-первых, это приводит к значительным накладным расходам при дублировании данных, что не только сказывается на производительности, но и само по себе является потенциальным источником сбоев. Во-вторых, в случае сбоя, повлекшего за собой разрыв соединения между двумя серверами, каждый из них должен будет работать в своем сегменте сети в качестве основного сервера, причем изменения, сделанные на серверах за время работы в таком режиме, будет невозможно синхронизовать даже после восстановления работоспособности сети. Более совершенным является подход, когда создается необходимое (подбираемое в соответствии с требуемым уровнем надежности) число копий в сегменте. Таким образом увеличивается доступность копий и даже (при распределении нагрузки между серверами) повышается скорость чтения. Проблема невозможности обновления данных несколькими серверами одновременно в случае их взаимной недоступности решается за счет разрешения проведения модификаций только в одном из сегментов, например имеющем наибольшее число пользователей. При хорошо настроенной схеме кэширования затраты на накладные расходы при дублировании модифицированных данных близки к нулю. Наметился заметный сдвиг в области освоения объектных СУБД. Уже существуют примеры практического их использования крупными биржами, банками, страховыми компаниями, а также в сфере производства и телекоммуникаций, где базам данных, содержащим гигабайты информации, приходится обслуживать сотни пользователей