混合事务/分析处理 (HTAP) 的基准测试侧重于评估能够同时处理实时事务工作负载和复杂分析查询的系统。这些基准测试模拟混合工作负载，以衡量数据库或平台在执行事务（如更新或行级读取）的同时执行分析扫描或聚合的性能表现。关键指标包括事务吞吐量、查询延迟、数据新鲜度（分析查询反映最新事务的速度）和资源利用率。与单独测试 OLTP 或 OLAP 的传统基准测试不同，HTAP 基准测试强调并发访问，并确保两种工作负载类型之间的干扰最小。
一种常见方法是使用共享数据集进行事务和分析操作。例如，CH-benCHmark 通过整合 TPC-C（事务）和 TPC-H（分析）基准测试的模式和工作负载来扩展它们。它模拟一个环境，其中订单被下达和修改（事务），同时实时查询销售趋势等分析。另一个例子是由事务处理性能委员会 (TPC) 制定的 HTAP Benchmark，它定义了并发工作负载执行的严格规则。这些基准测试通常包含确保分析查询访问最新数据（例如时间戳检查）的机制，以验证一致性。HammerDB 等工具或自定义脚本可以同时注入这两种工作负载类型，并扩展复杂性以测试系统极限。
开发者应注意，HTAP 基准测试优先考虑平衡。例如，一个系统每秒可以处理 10,000 个事务 (TPS)，同时保持亚秒级的分析查询响应时间。基准测试还衡量系统如何隔离资源（例如，使用内存处理进行事务，使用列式存储进行分析）或优化事务和分析引擎之间的数据复制。一些系统，如 Apache IoTDB 或 ClickHouse，通过运行时间序列插入以及聚合查询来测试其混合能力。结果通常会突出权衡：积极的分析索引可能会减慢事务速度，而优先考虑事务速度可能会导致分析数据过时。有效的 HTAP 基准测试揭示了系统的架构——例如行式-列式混合存储或实时复制——是否能在不牺牲任何一种工作负载的情况下实现所需的平衡。