基准测试通过测量三个主要因素来评估数据库压缩技术：压缩效率、性能影响和资源使用。 首先，压缩效率通过压缩比来评估，压缩比将原始数据大小与压缩后的大小进行比较。 例如，将 100 GB 数据集减少到 25 GB 的技术可实现 4:1 的比率。 但是，如果较高的比率牺牲了数据完整性或查询速度，那么它们并不总是更好。 基准测试还测试压缩如何处理不同的数据类型（如文本、数字或 JSON），因为某些算法在特定格式上表现更好（例如，用于重复文本的字典编码）。
接下来，基准测试分析压缩对数据库操作的性能影响。 这包括测量写入期间压缩数据以及读取期间解压缩所需的时间和 CPU/内存开销。 例如，像 LZ4 这样的技术可以提供快速的压缩和解压缩，但比率适中，而 Zlib 可以提供更高的比率，但代价是速度较慢。 基准测试模拟真实场景，例如运行 OLTP 工作负载（许多小事务）或 OLAP 查询（大型扫描），以了解压缩如何影响延迟和吞吐量。 例如，使用行程长度编码的列式存储格式可能会加快 OLAP 中的聚合查询，但会降低 OLTP 中行级更新的速度。
最后，基准测试使用标准化数据集和工具来确保公平的比较。 像 TPC-H（分析工作负载）或 YCSB（NoSQL 键值工作负载）这样的流行基准测试经过调整以测试压缩。 它们报告诸如查询执行时间、节省的存储空间和 CPU 利用率等指标。 例如，基准测试可能表明 Snappy 压缩将存储空间减少了 50%，但在批量加载期间 CPU 使用率提高了 20%。 这些结果可帮助开发人员根据其特定用例在空间节省、速度和硬件成本之间选择合适的平衡。