基准测试通过测量数据库系统如何有效地在多个资源上分配和处理查询来评估并行查询执行。关键指标包括 加速比（使用更多资源时查询运行速度提高多少）、横向扩展（通过添加资源处理更大的数据集）、吞吐量（每秒完成的查询数）和 延迟（返回结果的时间）。这些指标揭示了并行性是否线性地提高性能或达到瓶颈。基准测试还评估如何在工作进程之间划分、协调和平衡任务，以及系统如何处理资源争用、通信开销和故障。例如，基准测试可能会跟踪将 CPU 核心数量增加一倍是否将查询时间缩短一半（理想加速比）或更少（表明效率低下）。
像 TPC-H 和 TPC-DS 这样的特定基准测试模拟真实世界的场景来测试并行执行。 TPC-H 在大型数据集上使用复杂的分析查询来评估系统如何将查询拆分为并行任务（例如，跨节点扫描和连接表）。 TPC-DS 模拟具有并发用户的决策支持工作负载，测试系统如何在不降低延迟的情况下管理并行查询流。这些基准测试通常生成具有受控倾斜和缩放因子的合成数据集，以隔离并行性能。例如，基准测试可能会在 8 个节点上运行一个 10TB 的数据集，跟踪聚合任务在分布式处理与单个节点上是否完成得更快。查询完成时间和高峰负载期间的 CPU/内存利用率等指标会被记录下来，以识别网络延迟或数据分布不均等瓶颈。
基准测试中的挑战包括管理协调开销（例如，同步并行任务）和确保并发下的正确性。例如，一个系统可能会将一个查询拆分为 10 个并行任务，但花费 20% 的时间来协调它们，从而降低效率。基准测试通过逐渐增加并行性（例如，从 4 个工作进程增加到 64 个工作进程）并检查性能是否线性扩展来测试可扩展性。如果一个查询在 8 个工作进程中运行速度快 4 倍，但在 16 个工作进程中只快 6 倍，则该基准测试会标记出收益递减。此外，基准测试会验证结果准确性，以捕获乱序处理或竞争条件引起的错误。例如，并行连接操作必须返回与串行执行相同的结果。诸如 Spark 的查询验证或 PostgreSQL 的 EXPLAIN ANALYZE 等工具通常用于比较并行和串行输出，从而在测量速度增益的同时确保正确性。