一致性在数据库基准测试中扮演着关键角色，它确保了性能测试能够反映真实世界的场景，即数据准确性和可靠性是不可或缺的。在对数据库进行基准测试时，一致性是指数据库在读/写操作期间（即使在高负载或并发访问下）保持正确且可预测状态的能力。如果不衡量一致性，基准测试可能会以牺牲数据完整性为代价来优先考虑速度或可伸缩性，从而得出误导性的结论。例如，一个通过放宽一致性保证来获得高吞吐量的数据库，在合成测试中可能表现良好，但在需要严格准确性的应用程序（如金融交易）中却会失败。
为了评估一致性，基准测试通常会模拟强调事务正确性的场景。例如，基准测试可能会测试数据库在分布式系统中处理冲突写入的能力。如果两个用户同时更新同一账户余额，数据库必须正确解决冲突（例如，通过原子操作或锁定）以确保最终余额准确。YCSB（Yahoo! Cloud Serving Benchmark）等工具包含可选的一致性检查，用于验证读操作是否返回最新的写入。如果没有此类检查，基准测试可能会报告允许读取过时数据的数据库具有高性能，这对于需要最新数据的实时库存管理或多人游戏等应用程序来说是不可接受的。
开发者还必须考虑一致性与其他性能指标之间的权衡。例如，针对最终一致性进行优化的 NoSQL 数据库在基准测试中可能会比强一致性的 SQL 数据库显示出更低的延迟。然而，这种比较只有在基准测试考虑了系统达到一致性的速度时才有意义。社交媒体应用可能可以容忍粉丝数量的最终一致性，但银行系统则不能。包含一致性指标（例如更新在节点间传播的时间或读-写后异常的发生率）的基准测试有助于开发者选择符合其应用程序需求的系统。简而言之，一致性确保基准测试衡量的不仅是原始速度，还有实际用例所需的正确性。