基准测试通过衡量数据库系统在扩展资源（如计算、存储或节点）以适应不断变化的工作负载，同时保持性能、可用性和一致性的有效性来评估数据库弹性。弹性侧重于动态地横向扩展（添加资源）和横向收缩（删除资源）。基准测试模拟真实世界的场景，以评估缩放期间的响应时间、吞吐量一致性和缩放事件后的恢复时间等指标。例如，基准测试可能会测试分布式数据库如何通过自动添加节点来处理读取/写入请求突然增加 10 倍的情况，然后衡量延迟是否保持在可接受的阈值内以及数据是否在节点之间保持一致。
为了评估弹性，基准测试通常使用可变工作负载模式。例如，它们可能从基线工作负载开始，突然增加流量以模拟峰值（例如，限时抢购），然后减少流量以测试缩减。像 Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 这样的工具或自定义脚本可以生成这些模式。基准测试还会监控数据库如何管理资源分配——例如，它是否能足够快地配置新的存储或计算实例以避免限制。例如，像 Amazon Aurora 这样的云原生数据库可能会测试它在查询高峰期间扩展读取副本的速度，以及扩展操作是否会中断现有事务。像稳定时间（系统在缩放后达到最佳性能所需的时间）这样的指标在这里至关重要。
另一个关键方面是评估驱动弹性的自动化和策略。基准测试评估缩放决策是基于规则（例如，CPU 使用率阈值）还是基于预测（机器学习驱动）。例如，基准测试可能会测试数据库是否在周期性流量峰值（如每日分析运行）期间抢先扩展，还是仅在性能下降后才做出反应。通常会与弹性一起衡量成本效率——确保系统不会不必要地过度配置资源。基准测试可能会比较在相同工作负载下运行弹性伸缩与静态配置的总成本。像 TPC-C（用于 OLTP 工作负载）或云特定框架（例如，带有负载测试的 AWS CloudFormation 模板）等工具通常会进行调整以包括特定于弹性的指标，以确保数据库在伸缩期间平衡性能、成本和弹性。