分区——将数据或工作负载分割成更小、隔离的单元——通过改变系统处理规模、资源使用和性能一致性的方式，直接影响基准测试。 如果应用得当，分区可以通过将任务或数据隔离到专用资源来提高分布式系统的吞吐量并减少延迟。 然而，它也引入了开销，例如分区之间的协调或管理分布式状态的复杂性增加，如果未考虑这些开销，可能会使基准测试结果产生偏差。 例如，一个分片到多个节点上的数据库由于并行处理可能在基准测试中显示出更高的读/写速度，但这种增益可能会被跨分片事务或网络延迟的成本所抵消。
基准测试本身的设计在反映分区的影响方面起着至关重要的作用。 模拟真实场景的基准测试（例如数据库的 Yahoo Cloud Serving Benchmark (YCSB)）通常包括分区和非分区设置的测试，以突出显示权衡。 例如，一个分区的键值存储在衡量高写入负载下水平可扩展性的基准测试中可能表现出色，但在需要所有节点之间强一致性的基准测试中会遇到困难。 同样，分布式计算任务（例如，Apache Spark 作业）中的分区可以在任务独立时提高执行时间，但如果分区大小不均匀或需要频繁同步，则可能会出现瓶颈，这在迭代算法（如 PageRank）的基准测试中可以看出。
最后，分区会影响基准测试中的资源利用率指标。 分割数据或进程可以减少单个节点上对 CPU、内存或 I/O 的争用，从而带来更可预测的性能。 例如，跨服务器对大型内存数据集进行分区可能会减少基于 Java 的系统中的垃圾回收暂停，从而提高对延迟敏感的应用程序的基准测试分数。 但是，基准测试还必须考虑分区管理的开销，例如 Apache Kafka 中的 ZooKeeper 协调或分布式数据库中的共识协议。 如果没有这些，结果可能会过分夸大好处或忽略故障场景（例如，CAP 定理测试中的分区容错性），从而导致对系统在压力下行为的不切实际的期望。