本地数据库和云数据库的基准测试主要在基础设施控制、可扩展性选项和环境变方面存在差异。本地数据库运行在您拥有和管理的物理硬件上，而云数据库使用由 AWS RDS 或 Azure SQL 等第三方服务提供的虚拟化资源。这种区别影响您设计测试、衡量性能以及考虑网络延迟或云中的共享资源等变量的方式。
第一个主要区别是基础设施的设置和一致性。本地基准测试允许完全控制硬件（例如，CPU、存储类型、RAM）和网络配置，从而更容易隔离性能瓶颈。例如，在配备 NVMe SSD 的专用服务器上测试 PostgreSQL 实例，可以衡量原始数据库性能，不受其他工作负载的干扰。相比之下，云数据库运行在共享环境中，磁盘 I/O 或 CPU 等资源可能会受到相邻租户的影响。云基准测试可能需要重复进行以考虑可变性，并且您需要考虑本地不适用的服务限制（例如，AWS 对 EC2 实例的网络带宽限制）。
可扩展性和成本模型也会影响基准测试方法。云数据库可以轻松地进行水平扩展（添加读取副本）或垂直扩展（升级实例大小），但这会引入自动扩展延迟或冷启动等变量。例如，测试 Aurora MySQL 集群在负载突然激增后的扩展响应时间，这对于云特有的基准测试至关重要。本地扩展通常需要更改物理硬件，这虽然较慢但更可预测。成本增加了另一层考量：云基准测试必须考虑按使用付费的定价（例如，数据出站费用），而本地测试则侧重于前期硬件成本和长期维护。对云数据库进行基准测试的开发者可能会优先优化查询以减少 CPU 使用率和降低成本，而本地环境的重点可能是最大限度地利用硬件。
最后，网络和安全约束也不同。本地数据库通常位于本地网络中，从而降低了内部应用程序的延迟。如果应用程序服务器未位于同一区域，云数据库可能会引入延迟。例如，位于 us-east-1 的 MongoDB Atlas 集群对于欧洲的客户端和弗吉尼亚的客户端而言性能会有所不同。安全配置（例如，VPN、加密开销）也可能影响云基准测试，因为流量会通过公共网络传输。这些因素要求测试人员模拟真实世界的条件，例如在本地测试中添加人为延迟或在加密云连接下验证吞吐量。