基准测试通过提供数据库在特定工作负载下的可衡量性能洞察，来支持数据库容量规划，帮助团队针对资源分配和可扩展性做出明智的决策。通过模拟真实世界的场景，基准测试揭示性能限制、识别瓶颈，并为未来的增长建立基线。这种数据驱动的方法确保容量规划基于经验证据而非猜测，从而降低资源过度或不足配置的风险。
首先，基准测试在受控条件下量化性能。例如，开发人员可以使用 sysbench 或 pgbench 等工具模拟 PostgreSQL 数据库上的高读/写工作负载。这些测试生成诸如每秒事务数 (TPS)、查询延迟以及 CPU/内存使用率等指标。如果基准测试显示数据库能够以 50ms 的延迟处理 1,000 TPS，但在 2,000 TPS 时出现瓶颈，则团队就知道当前的硬件或配置可能不支持预期的用户增长。这些数据有助于确定是进行纵向扩展（例如，升级 CPU/RAM）还是横向扩展（例如，添加副本）。
其次，基准测试揭示系统瓶颈。例如，基准测试可能会显示在批量数据插入期间，磁盘 I/O 成为瓶颈，导致延迟激增。这一洞察指导团队优化存储（例如，切换到 NVMe 驱动器）或调整数据库设置（例如，增加预写日志缓冲区）。类似地，索引不良的表可能在复杂查询期间导致 CPU 过载，从而促使进行模式优化。如果没有基准测试，这些问题可能只会在生产流量期间出现，导致停机或昂贵的紧急修复。
最后，基准测试支持长期预测。通过测试增量扩展的工作负载（例如，当前流量的 2 倍或 5 倍），团队可以模拟随着使用量增长，数据库的性能如何。例如，基于云的应用可以使用 Amazon RDS 来测试峰值负载下的自动伸缩行为。如果在 10,000 个并发用户时响应时间降至可接受阈值以下，团队可以提前规划分片或缓存策略。这种主动方法确保资源得到高效分配，平衡性能和成本，同时最大程度地减少扩展过程中的中断。