基准测试通过设计模拟真实场景的测试来处理模式灵活性，在这些场景中，数据结构会随时间演变。 它们通过创建涉及动态模式更改的工作负载来实现这一点，例如添加新字段、修改现有数据类型或处理异构记录。 例如，基准测试可能会从基本模式开始，然后引入增量更改（例如添加可选字段或嵌套结构）来评估数据库在不断变化的条件下如何执行。 这种方法有助于衡量系统在不牺牲性能的情况下管理模式修改的能力，确保基准测试反映了实际用例，在这些用例中，严格的模式是不切实际的。
一种常见的方法是在基准测试工作负载中使用可变数据模型。 例如，雅虎云服务基准测试 (YCSB) 通常用于 NoSQL 数据库，可以通过生成具有不同属性的记录来调整以测试模式灵活性。 开发人员可以将 YCSB 配置为插入文档，其中 20% 的记录包含一个额外的字段，模拟逐渐引入新数据属性的场景。 同样，时序数据库基准测试可能会模拟随时间添加新指标，测试系统在没有人工干预的情况下处理模式更改的能力。 这些测试会加强数据库的存储引擎、索引机制和查询优化器，以确保它们有效地管理混合模式。
基准测试还会跟踪模式转换期间的性能指标，以量化其影响。 关键指标包括模式更新期间的写入/读取延迟、吞吐量和一致性。 例如，基准测试可能会衡量在并发读取和写入发生时，向宽列存储添加新列需要多长时间。 分布式系统会进一步测试模式迁移期间的可用性和分区容错能力。 诸如 Apache Cassandra 的压力测试之类的工具使开发人员可以模拟模式更改（例如，更改表结构）并观察集群如何重新分配数据或处理冲突查询。 通过关注这些因素，基准测试可以深入了解系统如何平衡灵活性和稳定性，从而帮助开发人员为不断发展的数据需求选择正确的工具。