多模型数据库的基准测试评估单一数据库中不同数据模型（如文档、图或键值存储）的性能，同时测试这些模型如何交互。与专注于一种数据类型的单模型基准测试不同，多模型基准测试模拟混合工作负载，以反映应用程序同时使用多种数据模型的真实场景。例如，基准测试可能会测试数据库并行处理 JSON 文档写入、图遍历和键值查找的能力。诸如 YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark) 和 LDBC (Linked Data Benchmark Council) 之类的工具通常会进行调整或扩展，以覆盖这些混合用例，从而测量不同负载下的吞吐量、延迟和一致性。
一个关键的关注点是测试跨模型操作，例如查询存储在一个模型（例如，文档）中的数据，并将其与来自另一个模型（例如，图）的数据组合。基准测试可能会模拟一个电子商务应用程序，该应用程序将产品详细信息存储为文档，将用户关系存储为图，并将库存计数存储为键值对。像“根据用户的社交网络推荐产品”这样的查询将需要遍历图并将结果与文档数据连接起来。基准测试评估数据库处理这些操作的效率，包括索引策略、缓存和事务管理。他们还测量资源使用情况（CPU、内存），以识别模型竞争共享基础设施时的瓶颈。
挑战包括平衡公平性和相关性。例如，如果基准测试没有适当地权衡场景，则图繁重的工作负载可能会掩盖文档操作。一些基准测试使用模块化设计，允许用户自定义工作负载的组合（例如，70% 的文档读取，30% 的图更新）。像 ArangoDB 的“Multi-Bench”这样的真实基准测试测试其文档、图和搜索引擎的混合查询。这些测试帮助开发人员了解权衡，例如原生多模型支持是否优于将单模型数据库拼接在一起。最终，目标是提供可操作的见解，了解数据库在多大规模上处理多样化、互连的数据的效果。