基准测试通过衡量分布式查询引擎在标准化任务上的性能来对其进行比较，重点关注查询速度、资源效率和可伸缩性等指标。这些测试使用预定义的数据集和查询来模拟真实场景，确保公平比较。常见的基准测试包括用于分析工作负载的 TPC-H 和用于复杂决策支持查询的 TPC-DS。有些基准测试还会评估特定功能，例如用于键值存储系统的 YCSB 或用于实时分析的 ClickBench。通过运行这些测试，开发者可以了解引擎如何处理连接、聚合或大规模数据混洗等任务，揭示其执行策略、优化技术和容错能力的优势和劣势。
性能比较通常会突出架构选择之间的权衡。例如，Apache Spark 由于其内存缓存和基于磁盘的数据混洗，在批处理和复杂的 ETL 流水线方面表现出色，但在低延迟交互式查询方面可能落后于 Presto 或 Trino 等引擎，后者通过查询优化和内存处理来优先考虑接近实时的响应。基准测试还会揭示引擎在数据量增加或并发用户增多时的可伸缩性。Dremio 等系统在小型集群中可能表现良好，但在处理大型数据集时会遇到困难，而 ClickHouse 的列式存储和压缩在高吞吐量分析查询中则大放异彩。这些洞察有助于开发者将引擎能力与特定用例相匹配，例如在临时查询的速度需求（例如 Trino）与计划报告的吞吐量需求（例如 Spark）之间进行选择。
开发者应同时考虑基准测试结果和实际限制。例如，基准测试通常假定理想硬件，但实际部署会面临网络延迟、倾斜的数据分布或混合工作负载。像 BigBench 这样的工具通过结合结构化、半结构化和非结构化数据处理来模拟这些复杂性。此外，配置选择——如内存分配、并行设置或存储格式（Parquet vs. ORC）——会显著影响性能。基准测试可能会显示 Iceberg 表改进了 Trino 中的查询规划，但需要调整分区大小以避免元数据瓶颈。最终，基准测试提供了一个起点，但团队必须根据自己的数据和基础设施验证结果，以便做出明智的决策。