数据库迁移中的基准测试至关重要，因为它能提供系统在变更前后的可衡量性能证据，确保迁移达到性能和可靠性目标。通过比较查询速度、事务吞吐量和资源使用等指标，团队可以验证新的数据库环境在实际条件下是否按预期运行。若没有此步骤，性能下降或意外瓶颈可能只会在生产环境中出现，从而导致停机、用户不满或昂贵的修复。
基准测试的一个关键好处是降低风险。迁移通常涉及切换数据库引擎（例如，从 MySQL 到 PostgreSQL）、扩展基础设施（例如，从本地迁移到云）或修改 schema。每项变更都可能引入细微的问题。例如，针对某个数据库索引策略优化的查询在另一个数据库中可能性能很差。通过运行迁移前基准测试（如模拟峰值负载或测试复杂连接），团队可以尽早发现这些问题。如果从 Oracle 迁移到 Amazon Aurora 导致批量插入速度慢了 20%，开发者可以在切换前调整事务批量处理或修改配置参数（如连接池）来弥补差距。这种积极主动的方法减少了意外情况，并确保关键工作流保持稳定。
基准测试还有助于成本优化。云数据库通常根据计算、存储或 I/O 使用量收费，配置效率低的系统会增加开销。例如，迁移到 Azure SQL Database 可能会发现某些查询消耗过多的 DTUs（数据库事务单位）。通过基准测试，团队可以优化查询、调整索引或选择与实际需求相匹配的定价层级。类似地，如果将高读写负载迁移到具有内置缓存（如 Redis）的数据库，基准测试可以验证延迟改进是否值得增加复杂性。这种数据驱动的方法有助于平衡性能、可伸缩性和预算，确保迁移在不超支的情况下交付价值。