数据库大小通过影响查询速度、资源使用和可扩展性等性能指标，直接影响基准测试结果。大型数据库通常需要更多的计算资源来处理查询、索引数据和维护一致性。例如，包含 10,000 行数据的小型数据集可能允许数据库将所有数据缓存在内存中，从而实现近乎即时的查询。相比之下，包含 1 亿行数据的数据库将迫使系统依赖磁盘读取，而磁盘读取的速度要慢得多。这种数据访问模式的差异意味着在小型数据集上运行的基准测试可能无法反映实际性能，特别是对于处理大规模数据的应用程序而言。
随着数据库规模的增长，连接、排序和全文搜索等特定操作变得更加资源密集。以索引为例：在小型表上的 B 树索引可以在几毫秒内遍历完成，但在大型表上的相同索引由于更深的树结构可能需要多次磁盘寻道。类似地，如果数据库引擎无法有效并行或优化工作负载，对大型表进行聚合（例如，SUM 或 AVG）可能会对 CPU 和内存造成压力。未考虑数据大小的基准测试可能会忽略这些瓶颈，导致对数据库在生产负载下的表现产生不切实际的预期。
资源消耗也随数据库大小而扩展。一个 1 TB 的数据库可能需要大量的 RAM 用于缓存，用于 I/O 操作的高磁盘吞吐量，以及（如果跨节点分布）强大的网络带宽。例如，在具有 32 GB RAM 的机器上测试 10 GB 数据集的基准测试可能表现出色，但由于持续的磁盘交换，相同的设置可能难以应对 500 GB 数据集。此外，存储类型（SSD 与 HDD）和数据分布（分片与单节点）进一步加剧了这些影响。开发人员必须确保基准测试使用反映实际规模的数据集，以识别真正的限制，例如在高写入负载期间的锁竞争或分布式系统中的复制延迟。在错误的规模下进行测试可能会忽略关键的性能瓶颈。