数据库基准测试的未来将侧重于适应现代基础设施的需求，提高测试的真实性，并与开发人员的工作流程集成。随着数据库的发展，能够处理分布式系统、混合事务/分析工作负载和云原生架构，基准测试工具必须反映这些变化。例如，传统的基准测试（如 TPC-C 或 TPC-H）是为单体关系数据库设计的，但较新的数据库（如 CockroachDB、Snowflake）需要测量水平扩展、容错和跨区域延迟的测试。基准测试将越来越优先考虑在负载下自动扩展、从节点故障中恢复以及在多云环境中的性能等场景。
另一个关键转变是使用真实世界的动态工作负载，而不是静态合成数据集。例如，模拟电子商务流量高峰、物联网数据摄取突发或微服务的混合读/写模式将提供更具可操作性的见解。像 Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 这样的工具已经开始了这种趋势，但未来的基准测试将纳入机器学习管道、实时分析和混合工作负载（例如，组合 OLTP 和 OLAP 查询）。开发人员也可能会看到衡量云环境中能源效率或每次操作成本的基准测试，从而使性能与可持续性和预算约束保持一致。
与 DevOps 管道集成将使基准测试成为一个持续的过程，而不是一次性的评估。自动化工具可以在 CI/CD 阶段运行性能测试，将结果与基线指标进行比较以检测回归。例如，PostgreSQL 升级可能会触发基准测试，将查询延迟和吞吐量与之前的版本进行比较。像 HammerDB 这样的开源项目或像 Apache JMeter 这样的框架正朝着这个方向发展，但与可观察性工具（例如，Prometheus、Grafana）更紧密的集成将有助于将基准测试结果与运行时指标（如 CPU 使用率或磁盘 I/O）相关联。这种方法确保性能在数据库的整个生命周期中仍然是一个核心考虑因素。