例如，在 NoSQL 数据库中，查询性能可能受到数据分布和分片键选择的严重影响。分片键选择不当会导致“热点”，即过多的查询会访问单个节点，从而造成严重的延迟。对于图数据库，遍历的复杂性会显著影响响应时间，因此与路径长度和节点/边访问相关的指标至关重要。专为高容量写入和范围查询而设计的时间序列数据库需要密切监控特定时间窗口的查询性能。测量这些指标通常需要专门的监控工具、数据库原生性能模式（例如，MongoDB 的explain()命令、Cassandra 的nodetool统计信息）以及应用程序级日志记录。分析查询计划有助于识别查询速度慢的根本原因，无论是缺乏合适的索引、低效的连接操作（如果适用）还是过多的数据扫描。基线至关重要：了解不同查询类型的典型响应时间可以快速检测异常。这些延迟测量直接指导主动优化工作，例如模式重新设计、针对特殊数据库访问模式定制的索引策略以及查询重写，从而确保用户及时有效地访问数据。
吞吐量通常以每秒事务数 (TPS) 或每秒查询数 (QPS) 表示，它量化了数据库在给定时间范围内能够处理的工作量。此指标对于理解数据库在负载下的容量及其随着需求增长而扩展的能力至关重要。对于 黎巴嫩 whatsapp 数据 特殊数据库，“事务”或“查询”的定义可能与简单的 SQLINSERT或有很大不同SELECT。例如，在文档数据库中，“事务”可能涉及插入复杂的 JSON 文档，而在时间序列数据库中，它可能是一批传感器读数。
高吞吐量表明系统高效，能够并发处理大量操作。相反，吞吐量下降，尤其是在预期负载下，则表明存在瓶颈。瓶颈可能无处不在：CPU 饱和、I/O 争用、内存限制，甚至是低效的并发控制机制。在评估特殊数据库的吞吐量时，务必考虑操作的性质。例如，键值存储对于简单的获取和写入操作可能拥有极高的 QPS，但对于复杂的范围扫描，其性能可能会显著下降。图数据库虽然在关系分析方面功能强大，但由于图遍历的计算强度，其总体 TPS 可能低于处理简单 CRUD 操作的关系数据库。监控工具通常会跟踪这些指标，从而深入了解峰值负载性能和持续容量。使用实际工作负载进行基准测试对于真正了解系统的吞吐量能力至关重要。吞吐量优化通常涉及扩展策略（水平或垂直）、查询和索引优化以及微调数据库配置参数以最大化并发操作。了解吞吐量与其他指标（例如 CPU 利用率和延迟）之间的关系是识别性能抑制因素的确切性质以及确保数据库能够处理其预期操作量的关键。