分片通过改变数据的分配和访问方式来影响基准测试，根据工作负载的不同，可能导致性能改进和权衡。 分片将数据库分成更小、更易于管理的部分（分片），分布在多个服务器上，从而减少单个节点的负载。 这可以显着提高读/写操作的可扩展性，尤其是在处理大型数据集或高并发的系统中。 但是，基准测试可能会显示不同的结果，因为分片会引入查询路由、跨分片通信和事务管理方面的开销。 例如，针对单个分片的简单查询可能执行得更快，而跨多个分片的复杂连接或聚合可能会由于网络延迟和协调成本而减慢速度。
具体的基准测试突出了这些影响。 在像键值存储（例如，Redis 集群）这样的读密集型工作负载中，分片可以通过跨分片并行处理请求来提高吞吐量。 相反，如果事务需要跨分片协调，事务性基准测试（例如 TPC-C）可能会显示性能下降，这会增加延迟。 一个真实的例子是 MongoDB 的分片：当查询有效地使用分片键时，性能会线性扩展，但选择不当的分片键会导致数据分布不均（热点），从而扭曲基准测试结果。 同样，在 Cassandra 中，基于哈希环的分区数据可以平衡负载，但会使范围查询变得复杂，与非分片系统相比，范围查询的性能可能较差。
开发人员必须根据自己的用例定制基准测试，才能准确评估分片的影响。 例如，如果应用程序主要使用单分片操作，则分片可以预测地提高性能。 但是，如果工作负载涉及频繁的跨分片操作，则基准测试应压力测试系统的协调机制（例如，两阶段提交协议）。 像 YCSB 这样的工具或自定义基准测试可以模拟这些场景。 此外，分片使模式设计变得复杂——索引、备份和一致性模型可能表现不同。 在实际数据分布（例如，倾斜与均匀）下进行测试至关重要，因为具有完美平衡数据的合成基准测试可能会掩盖现实世界中的问题。 最终，分片对基准测试的影响取决于分片策略与应用程序访问模式之间的一致性。