数据库基准测试是在特定工作负载下测试和测量数据库系统性能的过程。它包括模拟真实场景，以评估查询速度、吞吐量、延迟和资源使用（例如，CPU、内存或磁盘 I/O）等指标。开发人员使用基准测试来比较数据库、优化配置或识别瓶颈。例如，一个团队可能会对 PostgreSQL 和 MySQL 进行基准测试，以确定哪一个更能处理其电子商务应用程序的高并发事务。基准测试通常侧重于读/写操作、索引效率或在数据量增加时的可伸缩性。
常见的工具和方法包括 TPC-C（用于事务系统）或 YCSB（用于 NoSQL 数据库）等标准化基准测试，以及针对应用程序独特模式定制的自定义脚本。 Apache JMeter 或 pgBench 等工具可自动生成工作负载并收集性能数据。例如，开发人员可以使用 YCSB 测试 MongoDB 在 10,000 个并发写入时的性能，同时测量平均延迟。基准测试应模仿真实世界的数据分布和查询类型——例如，使用带时间戳的传感器数据测试时间序列数据库，或使用复杂关系遍历测试图形数据库。在一致的条件（硬件、网络、数据集大小）下重复测试可确保可靠的比较。
挑战包括避免不切实际的假设，例如高估缓存效率或忽略分布式系统中的网络延迟。例如，假设所有数据都适合内存的基准测试可能会误导开发人员了解数据库基于磁盘的性能。最佳实践包括隔离变量（例如，一次测试一个配置更改）、在测量之前预热缓存，以及运行测试足够长的时间以捕获持续的性能。开发人员还应记录其方法——例如，指定基准测试是衡量峰值吞吐量还是第 99 个百分位的延迟。虽然基准测试提供了有价值的见解，但它们应该补充而不是取代真实世界的测试，因为应用程序逻辑或并发服务等因素可能会影响实际性能。