数据库基准测试需要关注在实际工作负载下衡量性能、效率和可靠性的指标。最重要的指标包括吞吐量、延迟、资源利用率和查询性能。这些有助于开发人员了解数据库如何处理数据操作、如何在负载下扩展以及保持响应速度。
吞吐量和延迟是基础。吞吐量是指数据库每秒可以处理的操作数（例如，读取、写入、事务）。例如，每秒处理 10,000 个事务 (TPS) 的数据库展示了高吞吐量。延迟衡量完成单个操作所需的时间，例如查询在 5 毫秒内返回结果。这些指标是相互依赖的：高吞吐量通常需要平衡延迟，因为过度加载系统会增加响应时间。 TPC-C（用于事务性工作负载）或 YCSB（用于 NoSQL 系统）等工具模拟真实世界的工作负载来测试这些指标。
资源利用率跟踪数据库使用硬件的效率。关键因素包括 CPU 使用率（例如，高峰流量下 80% 的 CPU 负载）、内存消耗（例如，指示有效数据重用的缓存命中率）、磁盘 I/O（例如，每秒读取/写入操作）和网络带宽。例如，磁盘 I/O 较高的数据库可能表明索引编制不良或用于缓存的内存不足。监控这些有助于识别瓶颈——例如，CPU 密集型系统难以处理复杂查询——并为扩展决策提供信息（例如，添加更多 RAM 或优化查询）。
查询性能侧重于特定操作的执行时间，例如复杂的 JOIN 查询花费 200 毫秒而不是 2 秒。 查询执行时间、锁争用（数据访问的等待时间）和错误率（例如，超时或死锁）等指标揭示了优化机会。例如，事务性数据库中高锁争用率可能表明需要更好的索引或分区。 SQL 数据库中的 EXPLAIN 或 MongoDB 中的分析等工具可帮助分析查询计划并识别效率低下的问题。
通过优先考虑这些指标，开发人员可以系统地比较数据库、优化配置并确保系统满足性能目标。