查询优化通过提高数据库操作的效率，直接影响基准测试结果，从而可以加快查询执行速度并更好地利用资源。 当数据库系统应用查询优化技术（如选择最佳连接顺序、有效使用索引或避免全表扫描）时，它可以减少处理查询所需的时间和计算资源。 例如，在像 TPC-H 这样的衡量分析查询性能的基准测试中，一个经过良好优化的查询计划可能会用哈希连接代替代价高昂的嵌套循环连接，从而将执行时间从几分钟缩短到几秒钟。 这直接影响基准测试分数，因为更快的查询会带来更高的吞吐量或更低的延迟指标。 然而，优化效果取决于数据库分析统计数据和生成高效计划的能力，这在不同的系统中会有所不同。
查询优化对基准测试的影响也引发了关于有效性和公平性的问题。 基准测试旨在在标准化条件下比较系统，但优化可能会引入可变性。 例如，数据库可能会利用竞争系统中不可用的特定优化（例如，物化视图或查询缓存），从而使结果产生偏差。 为了解决这个问题，一些基准测试执行严格的规则。 例如，TPC-H 禁止预先计算的结果，以确保比较反映原始查询处理能力。 相反，如果基准测试允许优化，它可能更好地反映现实世界的性能，在这种情况下，调优很常见。 然而，这使得 apples-to-apples 比较变得复杂，因为优化可以掩盖潜在的效率低下或硬件限制。
最后，查询优化会影响基准测试如何指导现实世界的系统设计。 开发人员经常使用基准测试来识别性能瓶颈，但优化可能会掩盖这些问题。 例如，由于积极的索引，设计不良的模式可能在基准测试中表现良好，从而掩盖了对结构改进的需求。 相反，不允许优化的基准测试可以突出显示查询规划器或存储引擎中的弱点。 在测试中包含或排除优化的选择取决于目标：基准测试“开箱即用”的性能与调整后的生产环境。 无论哪种方式，了解优化的作用对于准确解释结果并就数据库配置或架构更改做出明智的决策至关重要。