基准测试通过测量受控工作负载下的性能来评估数据库索引策略，比较诸如查询速度、写入开销和存储成本等指标。 它们模拟真实场景，以测试不同的索引方法如何处理特定的操作，例如读取密集型查询、更新或复杂的连接。 例如，基准测试可能会比较 B 树索引在范围查询上的性能与哈希索引在精确查找方面的速度。 通过隔离硬件和数据集大小等变量，基准测试揭示了索引选择如何影响读取效率、写入延迟和资源使用之间的权衡。
一种常见的方法涉及标准化的数据集（例如，用于事务工作负载的 TPC-C 或用于分析的 TPC-H）和预定义的查询。 例如，基准测试可能会测量执行 10,000 个带有 WHERE 子句的 SELECT 语句的时间，分别使用聚集索引和非聚集索引。 写入性能通过在维护索引的同时定时 INSERT/UPDATE 操作来进行测试，例如观察全文索引如何降低文档提取速度，与更简单的索引相比。 基准测试还通过增加数据集大小来评估可伸缩性，以查看索引是否保持性能（例如，B 树的对数缩放与位图索引的内存需求）。
最后，基准测试突出了特定于上下文的权衡。 例如，覆盖索引可以通过包含所有需要的列来减少查询延迟，但会增加存储并降低写入速度。 像 R 树这样的空间索引可以加速地理查询，但会增加非空间数据的复杂性。 开发人员使用这些见解来选择与其工作负载模式对齐的策略，例如偏向于为日志系统优化写入的索引或为报告优化读取的索引。 基准测试提供了具体的数据，以平衡理论优势与实际约束。