复制策略直接影响数据库基准测试，因为它会影响性能特征，如延迟、吞吐量和一致性。当数据库将数据复制到多个节点时，所选策略决定了如何协调写入和读取操作，从而影响系统在负载下的行为。例如，同步复制确保所有副本在确认写入之前都已确认，从而提高数据一致性，但会增加延迟。另一方面，异步复制通过延迟副本更新来允许更快的写入，这可以提高吞吐量，但存在发生故障时数据丢失的风险。衡量这些权衡的基准测试将显示交易速度或恢复时间等指标的明显差异，这些差异取决于复制方法。
具体的复制方法也会影响数据库处理读密集型与写密集型工作负载的方式。单领导者复制系统（其中一个节点处理所有写入）可能在写密集型基准测试中显示瓶颈，因为领导者的容量有限。相反，多领导者设置将写入分布在多个节点上，从而提高写入可扩展性，但也引入了冲突解决的复杂性。对于读取操作，当使用读取副本从主节点卸载查询时，基准测试可能会突出显示性能提升。例如，测试社交媒体应用程序的读取密集型提要的基准测试可能会显示使用读取副本时更高的吞吐量，而需要严格一致性的金融系统由于同步复制的开销可能会表现更差。
复制策略的选择也会影响容错能力和恢复能力，这在模拟实际故障的基准测试中至关重要。使用异步复制的系统可能从节点故障中恢复得更快（因为副本不必等待同步确认），但可能会丢失最近的写入。衡量恢复时间目标 (RTO) 的基准测试会反映这一点。例如，在节点在事务中发生故障的基准测试中，具有基于仲裁的复制（如 Cassandra 的可调一致性）的数据库可能比纯同步系统更好地平衡可用性和一致性。开发人员调整复制设置（例如副本数或一致性级别）必须将这些选择与基准测试中衡量的优先级（速度与持久性）对齐，以满足应用程序要求。