由于 NoSQL 数据库具有不同的架构、可扩展性模型和使用案例，因此对它们进行基准测试提出了独特的挑战。与关系数据库不同，NoSQL 系统的设计差异很大——例如文档存储（MongoDB）、键值存储（Redis）、宽列数据库（Cassandra）和图形数据库（Neo4j）。每种类型都针对不同的工作负载进行了优化，因此很难创建一种通用的基准测试方法。例如，针对 Cassandra 测试写重吞吐量的基准测试可能无法反映像 Neo4j 这样的图形数据库所设计的读重模式。此外，NoSQL 数据库通常优先考虑一致性与可用性之间的权衡（根据 CAP 定理），这意味着基准测试必须考虑这些设计选择。在不考虑延迟或数据冲突的情况下测试配置为最终一致性的数据库（例如 DynamoDB）可能会产生误导性的结果。
另一个挑战是模拟实际的工作负载。NoSQL 数据库用于从高速事务系统到大规模分析的各种场景，而复制这些条件需要仔细的设计。像 Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 这样的工具提供了一个起点，但可能缺乏对利基用例进行建模的灵活性，例如 InfluxDB 中的时间序列数据或 MongoDB 中的地理空间查询。工作负载还必须考虑无模式数据结构，这会引入文档大小、索引策略和查询模式的可变性。例如，社交媒体应用程序的基准测试可能涉及嵌套文档，而物联网用例可能侧重于小记录的高容量写入。如果没有针对这些具体情况定制基准测试，性能指标可能会变得无关紧要或与实际需求不符。
运营因素进一步使基准测试复杂化。NoSQL 数据库通常水平扩展，因此测试必须评估随着节点添加或删除，性能如何变化。网络延迟、集群配置和数据分布（例如，分片）可能会显着影响结果。例如，在不考虑其可调一致性级别或复制因子的情况下测试 Cassandra 的读取性能可能会忽略多区域部署中的瓶颈。此外，生成和管理用于基准测试的大型数据集（TB 或 PB 级）需要大量的基础设施，并且结果可能因硬件、云环境或缓存机制而异。即使是细微的差异——例如冷启动与预热的缓存——也会扭曲结果。确保可重复性并隔离变量（例如，基于 LSM 树的数据库中的后台压缩）增加了另一层复杂性，使彻底的基准测试需要大量的资源和时间。