OLTP（在线事务处理）和 OLAP（在线分析处理）基准测试在目标、工作负载类型和性能指标上有所不同。OLTP 基准测试侧重于衡量系统处理操作性系统典型特征的简短、高频事务的能力，例如处理订单或更新库存。另一方面，OLAP 基准测试则测试系统在大规模数据集上执行复杂分析查询的能力，例如汇总销售趋势或分析客户行为。这些差异源于事务性工作负载和分析性工作负载的不同需求。
OLTP 基准测试优先考虑低延迟的读/写操作、高并发性和数据完整性。例如，TPC-C 基准测试模拟零售订单处理系统，衡量每分钟事务数 (tpmC) 以及添加订单或检查库存等操作的响应时间。其工作负载涉及许多小型原子事务，并具有严格的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证。相比之下，OLAP 基准测试（如 TPC-H 或 SSB（星型模式基准测试））则强调查询吞吐量和可伸缩性。TPC-H 在大型数据集上使用复杂的多表连接和聚合（例如，计算跨地区的总收入），衡量执行时间和每小时查询吞吐量 (QphH)。OLAP 系统通常使用列式存储和非范式化模式来优化批量数据扫描，这在 OLTP 中不适用。
指标和基础设施要求也不同。OLTP 基准测试强调事务一致性、锁竞争处理以及针对随机访问模式的磁盘 I/O。系统针对大量索引设计和行式存储进行优化。OLAP 基准测试侧重于并行查询执行、内存带宽和高效处理顺序扫描。例如，OLAP 系统可能优先考虑大型分析查询的缓存效率，而 OLTP 系统则优化索引查找和预写日志。实际案例包括信用卡处理（OLTP）与季度财务报告（OLAP）。这些区别确保了基准测试能够反映开发者在设计系统时，在事务速度或分析深度之间面临的具体权衡。