对关系型数据库和 NoSQL 数据库进行性能基准测试，需要根据它们的底层架构来比较其性能、可扩展性以及对特定工作负载的适用性。关系型数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）使用固定模式的结构化表，并强制执行 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性，这使其非常适合需要严格数据完整性的事务性应用程序。而 NoSQL 数据库（如 MongoDB 或 Cassandra）则优先考虑灵活性、横向扩展能力以及非结构化或半结构化数据的高效处理，通常为了速度和可扩展性而牺牲严格的一致性。基准测试有助于开发人员确定哪种系统在特定条件下（例如高读/写负载或复杂查询）表现更优。
一个关键区别在于数据建模和查询模式。关系型数据库擅长涉及多表的复杂连接和事务，可以使用 TPC-C 等工具对其进行基准测试，以模拟 OLTP（在线事务处理）工作负载。例如，一个需要频繁更新账户余额和交易历史的银行应用，由于关系型数据库的 ACID 保证，其性能会更好。相比之下，NoSQL 数据库在需要高吞吐量写入或横向扩展的场景中通常优于关系型系统。例如，一个存储用户生成内容（如帖子或评论）的社交媒体应用，可能会对 Cassandra 进行基准测试，以处理分布式节点上每秒数百万次的写入，通过非规范化数据避免连接带来的延迟。
可扩展性和一致性的权衡也是基准测试中的关键考量。关系型数据库通常垂直扩展（增加单个服务器的处理能力），这可能会变得昂贵并达到硬件限制。NoSQL 系统则横向扩展（增加更多服务器），使其更适合云原生应用。YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）等基准测试工具可以模拟读密集或写密集型工作负载等场景来比较系统。例如，一个电商平台可能会测试 Redis（一个键值型 NoSQL 数据库）与 PostgreSQL 用于会话存储，Redis 的内存缓存提供了更快的响应时间，但在没有额外配置的情况下缺乏持久性。类似地，来自 IoT 设备的时间序列数据可能会在 InfluxDB（NoSQL）与 TimescaleDB（一个用于时间序列数据的关系型扩展）上进行基准测试，突出显示写入速度和时间范围聚合查询效率上的差异。
最终，基准测试表明，没有哪种数据库类型是普遍优越的。选择取决于具体的使用场景：关系型数据库更适合具有复杂关系的结构化数据，而 NoSQL 系统则在可扩展性和非结构化数据的灵活性方面表现出色。开发人员在解读基准测试结果时，必须权衡查询复杂性、数据增长模式和一致性需求等因素，才能选择合适的工具。