云原生数据库的基准测试不断演变，以应对可扩展性、分布式架构和动态资源管理。 传统的基准测试（如 TPC-C 或 YCSB）专为单体系统设计，通常无法捕捉云原生环境的独特挑战。 新的基准测试现在侧重于水平扩展、节点故障期间的弹性以及弹性工作负载下的性能。 例如，测试可能会衡量数据库在操作中添加节点或从多区域设置中模拟的区域中断中恢复的能力。 云原生计算基金会 (CNCF) 的开源项目或特定于供应商的基准测试（例如，Amazon Aurora 的性能报告）等工具反映了这些优先级。
云原生系统中的工作负载模式也推动了基准测试的变化。 现代应用程序通常涉及微服务、无服务器功能和混合读/写比率，这需要模拟真实突发性和并发性的基准测试。 例如，基准测试可能会测试数据库在保持低延迟的同时处理流量突然高峰（例如，负载增加 10 倍）的能力，或者评估它在多租户设置中隔离租户工作负载的能力。 混沌工程工具（如 Chaos Monkey）有时会集成到这些测试中以验证容错能力。 此外，无服务器数据库需要冷启动时间和自动缩放响应性的指标，这在云前基准测试中并不相关。
最后，托管服务抽象改变了基准测试的优先级。 由于云用户不控制底层基础设施，因此基准测试强调的是吞吐量/美元或配置简易性等结果，而不是低级硬件优化。 例如，Amazon DynamoDB 的定价模型将成本与预置容量挂钩，因此基准测试可能会比较不同预置策略的成本调整后的性能。 AWS DAX（一个缓存层）或 Google Firestore 的延迟基准测试等工具也强调了托管功能如何影响性能。 这些变化反映了一个更广泛的趋势：基准测试现在优先考虑特定于云经济学的权衡，例如平衡性能一致性与运营简单性。