基准测试通过使用标准化测试来评估异构数据库环境，这些测试测量不同数据库类型的性能、可伸缩性和集成。这些测试旨在考虑关系型、NoSQL、图数据库和其他数据库的独特特征，确保公平比较。例如，基准测试可能会评估 SQL 数据库中的查询执行速度，以及 MongoDB 等文档存储中的写入吞吐量。跟踪延迟、事务吞吐量和数据一致性等指标，以突出优势和劣势。诸如事务处理性能委员会 (TPC) 基准测试或 Yahoo! 云服务基准测试 (YCSB) 等工具通常经过调整以模拟混合工作负载，确保结果反映多个数据库交互的真实场景。
为了模拟真实条件，基准测试生成的工作负载模拟应用程序如何一起使用不同的数据库。例如，电子商务平台可能会将用于库存管理的关系数据库与用于推荐引擎的图数据库结合使用。基准测试可以通过测试 SQL 查询检索产品库存水平的速度，同时测量用户推荐的图查询的延迟来复制这一点。具有不同结构（例如，JSON 文档、表或图节点）的合成数据集通常用于压力测试互操作性。这有助于开发人员识别瓶颈，例如系统之间的数据同步缓慢或数据库共享基础架构时的资源争用。
基准测试还必须适应不同的 API、查询语言和数据模型。像 YCSB 这样的可扩展框架允许开发人员为新数据库添加自定义模块（称为“绑定”），从而实现跨系统的比较。例如，开发人员可以创建一个绑定来测试像 InfluxDB 这样的时间序列数据库以及像 Redis 这样的键值存储。像 Apache JMeter 这样的跨平台工具或自定义脚本可能会模拟跨多个数据库的事务，例如在 PostgreSQL 中更新用户配置文件以及在 Elasticsearch 中记录活动。这些测试揭示了分布式系统之间的网络延迟或混合事务-分析处理 (HTAP) 设置中的一致性问题等挑战。通过关注互操作性和实际应用，基准测试为优化异构环境提供了可操作的见解。