吞吐量直接影响数据库性能，因为它决定了系统在给定时间内可以处理多少操作。更高的吞吐量通常意味着数据库可以每秒处理更多的读取/写入请求、事务或查询，从而提高高需求应用程序的效率。 但是，吞吐量与资源可用性（例如 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽）紧密相关。如果数据库没有经过优化以有效地管理这些资源，那么追求更高的吞吐量可能会导致瓶颈。 例如，如果磁盘 I/O 饱和，每秒处理 10,000 个事务的系统可能会遇到困难，从而导致延迟或失败。
吞吐量和延迟之间的关系至关重要。 虽然高吞吐量表明系统正在处理许多请求，但单个查询延迟（响应时间）必须保持在可接受的范围内。 例如，电子商务数据库在促销期间可能每分钟处理 5,000 个订单，但如果由于锁争用或磁盘写入缓慢而导致每个事务花费 2 秒，则用户可能会觉得系统运行缓慢。 使数据库过载超出其最佳吞吐量阈值通常会降低延迟和可靠性。 这在查询调整不佳或索引不足的系统中很常见，在这些系统中，负载的增加迫使数据库更加努力地工作，从而消耗更多的操作资源。
为了优化吞吐量，开发人员可以实施诸如索引频繁查询的列、对大型表进行分区或使用缓存机制等策略。 例如，在订单表中添加“user_id”列的索引可以减少查询执行时间，从而允许每秒完成更多的事务。 连接池和负载平衡也有助于有效地分配请求。 垂直扩展（升级硬件）或水平扩展（添加副本数据库）可以解决资源限制。 诸如 Prometheus 或特定于数据库的分析器之类的监视工具可帮助识别瓶颈（例如，慢查询或内存泄漏），因此团队可以调整配置或重新设计有问题的的工作流程。 在不同负载下，吞吐量与系统容量保持平衡可以确保一致的性能。