A analítico, onde um conjunto de equações diferenciais mimetiza a carga de trabalho do banco de dados ao longo do tempo. Essas equações são montadas por meio de aproximações extraídas do histórico de transações ocorridas no banco de dados. As medidas são macroscópicas tais como tempo de resposta ou transações por segundo (tps).
B de simulação, onde um conjunto de variáveis aleatórias simula a carga de trabalho do banco de dados ao longo do tempo. Essas variáveis aleatórias estão associadas a determinadas distribuições de probabilidades que são modeladas a partir de amostras extraídas do histórico de transações ocorridas no banco de dados e geram dados sintéticos para a carga de trabalho. As medidas são macroscópicas, tais como tempo de resposta ou transações por segundo (tps) e microscópicas, como o a capacidade de armazenamento e o número de bytes processados por unidade de tempo.
C híbrido, que usa um modelo analítico para representar a carga de trabalho e um modelo de simulação para gerar dados sintéticos para o modelo analítico. As medidas são macroscópicas, tais como tempo de resposta ou transações por segundo (tps).
D experimental, onde um conjunto de transações, ou carga de trabalho, como é comumente denominada, é executada sobre um banco de dados conhecido. Tanto a carga de trabalho quanto o banco de dados podem ser reais ou sintéticos (artificiais). Além disso, as medidas geralmente utilizadas para análise de desempenho são medidas macroscópicas, tais como tempo de resposta ou transações por segundo (tps).
E qualitativo/quantitativo, que prospecta a qualidade do desempenho do banco de dados a partir das informações providas pelos usuários e programadores, associada a um modelo analítico que representa várias cargas de trabalho submetidas ao sistema. As medidas são macroscópicas, tais como tempo de resposta ou transações por segundo (tps).