基准测试通过测试数据库或系统同时处理多个查询或单个查询的各个部分的能力来评估查询并行性。 它们侧重于诸如吞吐量（每秒完成的查询数）、延迟（每个查询的时间）和资源利用率（CPU、内存、I/O）等指标。 例如，基准测试可能会模拟具有并发查询的工作负载，以衡量在添加更多worker或线程时，系统是否线性扩展。 如果将并行worker的数量增加一倍，而吞吐量也增加一倍，且延迟没有显著增加，则系统可以很好地处理并行性。 基准测试还会检查瓶颈，例如锁竞争或资源分配不均，这些瓶颈会在高并发下降低性能。
一个常见的例子是 TPC-H 基准测试，它使用复杂的分析查询来测试并行执行。 它评估数据库在节点或核心之间对大型数据集进行分区并并行处理子查询的能力。 例如，连接多个表的查询可能会在worker之间拆分表扫描和聚合，并且基准测试会记录这些任务重叠的效率。 类似地，NoSQL 系统的 YCSB 基准测试会衡量并行读/写操作。 它可能会测试增加客户端线程的数量是否可以提高吞吐量，同时保持一致的延迟。 资源监视工具会跟踪跨核心的 CPU 使用率，以确保工作负载均匀分布，从而避免某些核心过载而其他核心空闲的情况。
基准测试还评估系统在不同工作负载下处理不同程度并行性的能力。 例如，混合事务/分析处理 (HTAP) 基准测试可能会将短的、频繁的事务 (OLTP) 与长时间运行的分析查询 (OLAP) 混合在一起。 目标是查看并行执行是否保留隔离并避免资源匮乏。 像 PostgreSQL 这样的数据库中的 EXPLAIN ANALYZE 等工具可以揭示查询计划器是否有效地并行化排序或连接等操作。 如果基准测试发现效率低下——例如，系统串行化可以并行运行的任务——开发人员可能会调整配置参数（例如，max_parallel_workers）或优化查询，以更好地利用可用资源。 这些见解有助于开发人员调整系统以适应实际场景，在这些场景中，并行性对于性能至关重要。