最常见的数据库基准测试是用于评估数据库系统性能、可伸缩性和可靠性的标准化测试。这些基准测试模拟实际工作负载，帮助开发者客观地比较不同的系统。广为人知的例子包括用于事务型工作负载的 TPC-C、用于分析型查询的 TPC-H、用于 NoSQL/键值存储的 YCSB，以及用于数据仓库的 Star Schema Benchmark。每个基准测试都专注于特定的用例，确保数据库能够处理诸如高并发事务、复杂连接或大规模数据分析等任务。
TPC-C 由事务处理性能委员会 (TPC) 开发，模拟了一个订单处理系统，包含订单创建和支付处理等并发事务。它衡量负载下的吞吐量（每分钟事务数）和响应时间。TPC-H 是另一个 TPC 基准测试，使用针对大型数据集的复杂查询来测试决策支持系统，重点关注连接性能和查询优化。对于 Cassandra 或 MongoDB 等 NoSQL 数据库，Yahoo 的 YCSB (Yahoo! Cloud Serving Benchmark) 很受欢迎。它衡量不同读写比例工作负载下的延迟和吞吐量。Star Schema Benchmark 专为星形模式数据模型设计，通过模拟商业智能场景中典型的多表连接和聚合来评估数据仓库系统。
选择基准测试时，开发者应使其与工作负载类型对齐。例如，TPC-C 适合需要高并发的 OLTP 系统，而 TPC-H 适合分析平台。YCSB 的灵活性使其成为优化 NoSQL 系统的理想选择，而 HammerDB（一个实现 TPC-C 的开源工具）为关系型数据库提供了易于访问的测试。基准测试还突出了权衡：针对 TPC-H 优化的数据库可能难以应对 TPC-C 的写密集型负载。实际测试通常将基准测试与自定义工作负载结合起来，以验证在特定条件下的性能，确保数据库满足通用和特定应用的双重需求。