基准测试通过定制测试方法来处理多样化的数据库生态系统，以考虑到数据模型、查询语言和性能特征的差异。它们不是采用一刀切的方法，而是适应每种数据库类型的优势和局限性。例如，为 PostgreSQL 等关系数据库设计的基准测试会侧重于事务一致性、JOIN 操作和 ACID 合规性，而为 MongoDB 等文档存储设计的基准测试可能会优先考虑写入吞吐量、水平扩展和处理非结构化数据。这种专业化确保结果反映了每个系统的实际用例。
通常会为不同的数据库类别创建或定制特定的基准测试。像 TPC-C（用于 OLTP 系统）或 YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）这样的工具被广泛使用，但会根据目标数据库进行调整。例如，YCSB 通过测试键值操作、批量插入和不同一致性级别下的延迟来支持 NoSQL 数据库。同样，像 InfluxDB 这样的时间序列数据库会使用诸如数据摄取率和时间范围过滤器的查询效率等指标进行评估。专门的工具（如 JMeter）或自定义脚本也适用于模拟图形数据库（例如，在 Neo4j 中遍历关系）或列式存储（例如，Cassandra 中的分析查询）特有的工作负载。
为了实现跨生态系统的比较，一些基准测试使用抽象层或模块化设计。例如，HammerDB 通过将工作负载逻辑与特定于数据库的驱动程序分离，允许测试 SQL 和 NoSQL 系统。像 AWS 这样的云提供商提供诸如 CloudHarmony 之类的工具，即使架构不同，它也可以标准化跨托管数据库服务的测试。但是，有意义的比较需要将基准测试与特定的用例对齐——将图数据库的遍历速度与关系系统的 JOIN 性能进行比较会产生误导。社区驱动的基准测试（例如，LDBC 用于图数据库）通过结合特定于领域的数据集和查询来进一步完善这些方法，从而确保相关性，同时保持跨实现的再现性。