查询复杂度在基准测试中起着关键作用，因为它决定了系统或数据库处理模拟真实场景的工作负载的能力。基准测试旨在测试特定条件下的性能，而所用查询的复杂度直接影响这些测试的准确性。 简单查询（如单表查找）测试基本的读取操作和延迟，而复杂查询（如涉及多表连接、子查询或聚合的查询）则强调更高级别的组件，如查询优化器、内存管理和并发控制。 通过改变复杂度，基准测试可以模拟不同的用例，确保系统在日常任务和边缘情况下的性能都能得到评估。
例如，针对事务型数据库 (OLTP) 的基准测试可能会使用简单、快速的查询来衡量吞吐量，而分析型数据库 (OLAP) 则需要复杂查询来评估其处理大型数据集的效率。 以 TPC-H 基准测试为例，它使用复杂的面向业务的查询来评估决策支持系统。 这些查询通常包括多个连接、排序和分组操作，从而暴露查询计划或资源分配中的瓶颈。 如果不考虑查询复杂度，基准测试可能会高估系统在实际工作负载中的性能，从而导致错误的架构决策。 开发人员可以使用这种洞察力来优化系统以适应特定的查询模式，例如频繁连接的索引策略或重复聚合的缓存机制。
然而，在基准测试中平衡查询复杂度是一个实际的挑战。 过度复杂的查询会使测试耗时或难以重现，而过度简单的查询可能无法揭示关键的弱点。 例如，仅使用基本查询的基准测试可能会遗漏数据库处理并发复杂操作的效率问题，这对于实时分析等应用程序至关重要。 设计基准测试的开发人员应将查询复杂度与目标工作负载对齐——按比例混合简单和复杂的操作。 SQL 数据库中的 EXPLAIN 计划或分析框架等工具可以帮助分析不同复杂度如何影响执行时间或 CPU 使用率等性能指标，从而实现更明智的优化。