基准测试通过运行标准化测试来评估性能、效率和可扩展性，从而衡量查询执行管道。 这些测试模拟真实世界的工作负载，以量化系统处理查询的能力。 关键指标包括查询执行时间（查询所需的时间）、吞吐量（每秒处理的查询）和资源使用率（CPU、内存、磁盘 I/O）。 例如，基准测试可能会衡量数据库在不同数据大小下处理复杂连接或大型聚合的方式。 像 TPC-H 或 YCSB 这样的工具提供预定义的模式和查询集，以确保跨系统的一致比较。 通过隔离诸如索引策略或并发级别之类的变量，基准测试可以揭示管道的特定组件如何影响性能。
为了确保准确性，基准测试通常会控制数据缓存和硬件配置等因素。 例如，测试可能会多次运行同一查询，丢弃初始结果以考虑缓存预热。 开发人员使用分析工具（例如 SQL 中的 EXPLAIN ANALYZE）来跟踪查询优化器如何生成执行计划，从而识别瓶颈，例如全表扫描或低效连接。 基准测试还通过增加并发用户或数据量来对可扩展性进行压力测试。 一个实际的例子是测试时序数据库在保持快速读取查询以进行分析工作负载的同时，处理高写入吞吐量的能力。 这些受控实验有助于开发人员了解权衡，例如优先考虑延迟而不是资源效率。
基准测试可以对系统或配置进行客观比较。 例如，开发人员可以使用相同的基准测试来比较行存储数据库（针对事务性工作负载进行了优化）和列存储系统（专为分析而设计）。 结果可能表明列存储完成聚合查询的速度更快，但在大容量插入方面却步履蹒跚。 此外，基准测试突出了优化机会，例如添加索引以将查询时间减少 80% 或调整内存分配以避免磁盘溢出。 像 JMH（Java Microbenchmark Harness）或特定于数据库的实用程序（例如 PostgreSQL 的 pgBench）这样的开源工具为自定义测试提供了框架。 通过标准化评估，基准测试可以帮助团队在为特定用例设计或调整查询执行管道时做出数据驱动的决策。