数据库基准测试之所以重要，是因为它提供了具体的数据来评估数据库系统在特定工作负载下的性能。开发人员使用基准测试来比较数据库、识别瓶颈，并确保系统满足应用程序需求。例如，在 PostgreSQL 与 MySQL 上测试事务性工作负载可以揭示写入速度或并发处理方面的差异。如果没有基准测试，关于数据库选择或优化的决策将依赖于猜测，这可能导致性能不佳或后期进行代价高昂的重新设计。
基准测试还有助于调整配置以获得最佳性能。每个数据库都有影响行为的设置，例如缓存大小、索引策略或复制延迟。通过模拟真实世界的场景（例如用户流量的突然激增），开发人员可以观察调整如何影响响应时间或吞吐量。例如，增加 PostgreSQL 的 shared_buffers 可能会改善读取密集型工作负载，而调整 MongoDB 的写入关注设置可以平衡持久性和速度。压力测试进一步暴露了正常操作期间不会出现的问题，例如死锁或复制滞后，从而使团队能够在部署之前解决弱点。
最后，基准测试指导在选择或扩展数据库时做出明智的决策。例如，需要低延迟查询的电子商务应用程序可能会优先选择具有强大读取性能的数据库，而日志记录系统可能会偏爱高写入吞吐量。对于指标聚合，像 InfluxDB 这样的时序数据库通常优于通用系统，但基准测试验证了这一点。同样，随着应用程序的增长，基准测试有助于确定何时垂直扩展（例如，升级硬件）或转移到像 Cassandra 这样的分布式系统。通过提供可衡量的见解，基准测试降低了风险，并确保数据库与当前需求和未来增长保持一致。