网络延迟通过增加查询响应时间和限制吞吐量直接影响数据库基准测试。当客户端应用程序向数据库发送请求时，请求在网络上传输的时间（以及响应返回的时间）是总测量延迟的一部分。例如，如果一个查询在数据库上执行需要 5 毫秒，但在网络上往返传输需要 20 毫秒，客户端将观察到 45 毫秒的响应时间，而不是实际的 5 毫秒。这会扭曲基准测试，使数据库看起来比实际速度慢。高网络延迟还会降低最大可实现的每秒查询数 (QPS)，因为客户端花费更多时间等待数据通过网络传输，而不是处理结果。
影响程度因工作负载类型和数据库架构而异。具有小结果集的读取密集型基准测试（例如，键值查找）对网络延迟更敏感，因为每个查询都涉及往返。例如，在高延迟连接上运行的 Redis 基准测试报告的 QPS 可能只有本地测试的一半，即使服务器本身速度很快。分布式数据库面临额外的挑战：跨节点通信（如复制或共识协议）会放大延迟效应。即使单个节点性能良好，跨多个区域的 Cassandra 集群也可能由于数据中心间的延迟而导致写入速度变慢。网络延迟还会使云数据库的基准测试复杂化，因为客户端和服务器通常位于不同的物理位置。
为了最大限度地减少这些影响，基准测试应隔离网络因素。一种方法是在同一台物理机器或本地网络上运行客户端和数据库，从而减少外部延迟。 Linux 上的 tc (Traffic Control) 等工具可以模拟真实世界的网络条件，以进行更准确的测试。此外，使用连接池或批量请求可以减少往返次数——例如，使用预处理语句和批量插入的 PostgreSQL 基准测试受网络延迟的影响会小于单行插入。在解释结果时，开发人员应区分数据库处理时间和网络开销，方法是测量客户端延迟与服务器端指标（例如，数据库引擎执行时间）。忽略网络延迟可能会误诊性能瓶颈并优化系统的错误部分。