事务处理在基准测试中扮演着核心角色，它通过模拟真实世界的工作负载来衡量系统高效处理数据操作的能力。基准测试使用事务性工作负载（例如读取、写入或更新数据）来评估吞吐量、延迟和错误率等性能指标。例如，基准测试可能会模拟一个每秒处理数千个订单的电子商务系统，以测试数据库处理并发事务的能力。通过复制这些场景，基准测试提供了一种标准化的方法来比较系统、识别瓶颈和验证优化。
一个关键的例子是 TPC-C 基准测试，它模拟了一个管理订单、付款和库存更新的批发供应商。这个基准测试强调事务一致性、并发性和持久性——处理财务或运营数据的系统的核心要求。开发人员使用这样的基准测试来测试数据库在负载下如何处理 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性。例如，如果一个系统在库存更新期间遇到高竞争，基准测试会显示延迟峰值或事务失败。类似地，云数据库可以使用 Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 进行测试，该基准测试混合了读/写操作以模拟用户活动。这些测试帮助开发人员调整配置，例如索引或缓存策略，以提高性能。
除了性能比较，事务处理基准测试还指导架构决策。例如，开发人员在关系数据库和 NoSQL 系统之间进行选择时，可能会运行 TPC-C 来评估事务完整性与可扩展性。基准测试也突出了权衡：为高吞吐量优化的系统可能会牺牲单个事务的低延迟。银行系统或库存管理工具等真实世界的应用程序依赖于这些见解，以确保在峰值负载下的可靠性。通过关注事务性工作负载，基准测试为开发人员提供了可操作的数据，以构建能够有效平衡速度、准确性和可扩展性的系统。