由于分布式数据库固有的复杂性、环境依赖性以及准确解释结果的难度，对分布式数据库进行基准测试极具挑战。分布式系统涉及跨网络协调的多个节点，这引入了延迟、容错和一致性模型等变量，这些变量在单节点数据库中不存在。例如，基准测试可能在理想的实验室条件下测量吞吐量，但无法考虑实际的网络分区或区域性中断。诸如 Yahoo 的 YCSB（Yahoo! 云服务基准）之类的工具可以模拟基本工作负载，但通常缺乏对测试多区域复制延迟或级联节点故障等场景的内置支持。
另一个主要挑战是重建真实的测试环境。分布式数据库通常在具有特定配置的云设置中运行（例如，Kubernetes 集群、负载均衡器），并且在本地或受控实验室中复制这些条件容易出错。例如，测试全球分布式数据库的开发人员可能无法模拟 AWS 的 us-east-1 和 ap-southeast-1 区域之间的实际延迟，从而导致过于乐观的性能数字。 Toxiproxy 或 Chaos Mesh 等工具可以注入网络延迟或数据包丢失，但配置它们以模仿生产级场景需要大量的精力和专业知识。即使集群大小或硬件规格的微小差异也会使结果产生偏差，从而使系统之间的比较变得不可靠。
最后，解释基准需要理解分布式系统特有的权衡。针对低延迟读取优化的数据库可能会牺牲写入一致性，而另一个优先考虑 ACID 合规性的数据库可能具有更高的延迟。例如，显示 Cassandra 的高写入吞吐量的基准测试并不一定反映其最终一致性模型，这可能不适合银行应用程序。同样，在网络拆分期间测试像 etcd 这样的 CP（一致性-分区容错）系统将产生与像 DynamoDB 这样的 AP（可用性-分区容错）系统不同的可用性结果。开发人员必须定义与他们的用例相符的成功标准（例如，第 99 个百分位的延迟、故障后的恢复时间），而不是依赖于平均吞吐量等通用指标。