数据库基准测试工具可帮助开发人员衡量和比较数据库在不同负载下的性能。常用工具包括 sysbench、HammerDB 和 YCSB（Yahoo! 云服务基准测试）。sysbench 广泛用于测试 MySQL、PostgreSQL 和其他关系型数据库，提供预定义的工作负载（如 OLTP（在线事务处理））和可定制的 Lua 脚本。HammerDB 支持多种数据库（例如，Oracle、SQL Server），并模拟 TPC-C 和 TPC-H 基准测试，这些基准测试模拟了真实的事务处理和分析工作负载。YCSB 专注于 Cassandra 或 MongoDB 等 NoSQL 数据库，允许用户自定义工作负载，以测试读/写延迟、吞吐量和可扩展性。
云数据库通常使用平台特定的工具。例如，AWS 数据库迁移服务 (DMS) 包含基准测试功能，用于在迁移过程中比较源数据库和目标数据库。Google Cloud 的 PerfKit Benchmarker 为 Cloud SQL 或 Bigtable 提供预配置的测试，测量延迟和 IOPS 等指标。Azure 提供 Cosmos DB Capacity Planner 来估算吞吐量需求。这些工具简化了分布式环境中的测试，但可能需要针对混合或本地部署进行调整。此外，MongoDB 和 Cassandra 等数据库供应商也包含内置的工具（例如，mongoperf、cassandra-stress），用于特定功能的负载测试。
开发人员还可以使用 JMeter 等框架或脚本语言（Python、Bash）创建自定义基准测试。例如，一个 Python 脚本可以模拟并发用户向 PostgreSQL 插入数据并记录响应时间。Grafana 或 Prometheus 等可视化工具可帮助在测试期间跟踪指标。选择工具时，需要考虑数据库类型（关系型 vs. NoSQL）、可扩展性要求以及测试是否需要模拟真实场景（例如，流量高峰）。像 pgbench（针对 PostgreSQL）或 TPC-DS（针对决策支持系统）这样的工具提供标准化指标，确保结果在不同环境中可重现。