基准测试通过衡量数据库系统在处理结构更改时，在保持性能、数据完整性和应用程序兼容性方面的有效性来评估数据库模式演变。 它们侧重于三个关键领域：模式迁移的执行时间、更改对查询性能的影响以及系统保持数据一致性的能力。 例如，基准测试可能会跟踪向大型表添加列所需的时间、之后对该表执行查询的性能以及现有数据是否保持可访问而不被损坏。 这些测试可帮助开发人员了解模式更新期间灵活性、速度和可靠性之间的权衡。
一种常见的方法是模拟现实场景。 例如，基准测试可能会应用连续的模式更改——例如添加索引、更改列类型或拆分表——并测量每个操作在负载下所需的时间。 CH-benCHmark 等工具或自定义脚本可以自动执行此过程。 另一个例子是通过在运行依赖于原始结构的旧版本应用程序的同时修改模式来测试向后兼容性。 迁移延迟、更改后的查询响应时间以及转换期间的错误率等指标提供了具体的数据。 一些基准测试还评估回滚机制，评估系统在迁移失败时恢复到先前模式的速度。
这些基准测试帮助开发人员选择符合其需求的工具和实践。 例如，一个处理列重命名而无需应用程序停机的系统可能会优先考虑事务 DDL（数据定义语言）支持，例如 PostgreSQL。 相反，一个针对快速模式更改进行了优化但迁移后查询性能较慢的数据库可能更适合原型设计而不是生产。 通过量化这些因素，基准测试可指导迁移策略（例如，在线与离线更改）、ORM（对象关系映射）配置和备份计划的决策。 它们还会突出显示风险，例如索引创建期间的锁定问题，使团队能够主动缓解这些问题。 最终，基准测试将对模式演变的抽象关注转化为可操作的、数据驱动的见解。