基准测试通过提供反映真实场景的标准数据库结构来处理模式设计。 这些模式经过精心设计，代表了常见的用例，从而确保了不同系统之间一致的测试条件。 例如，用于事务系统的 TPC-C 基准测试使用以仓库为中心的模式，其中包含 orders、stock 和 customer 等表，从而模仿库存管理系统。 这种预定义的结构通过消除可能歪曲结果的表设计或索引的差异，从而可以在数据库之间进行公平的比较。 模式的复杂性（例如外键关系、数据类型和规范化级别）经过专门设计，可以压力测试诸如连接性能、事务吞吐量和并发控制之类的功能。
基准测试还定义了模式如何随数据量缩放。 侧重于分析工作负载的 TPC-H 使用星型模式，其中中央 lineitem 事实表链接到诸如 part 和 supplier 之类的维度表。 该模式包括比例因子（例如，1GB、100GB）以模拟不同的数据集大小，从而确保基准测试评估系统如何处理大规模数据。 例如，10TB TPC-H 模式测试分区策略、星型连接的查询优化和存储效率。 这些缩放机制可确保模式随着硬件和数据要求的演变而保持相关性，同时在测试运行中保持可重复性。
某些基准测试允许有限的模式自定义以评估灵活性。 例如，用于 NoSQL 数据库的 YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）允许用户定义自己的模式，但提供了默认结构，例如具有可变列的键值对。 这种方法测试了在特定工作负载下不同数据模型（例如，文档与宽列）的执行方式。 但是，大多数基准测试都强制执行严格的模式规则以隔离性能指标。 禁止诸如添加不必要的索引或反规范化表之类的偏差，以防止不公平的优化。 通过平衡标准化与受控的灵活性，基准测试可确保结果反映模式设计中的实际权衡，而不会损害可比性。