可观测性工具通过分析性能指标、查询模式和资源使用情况来识别数据库热点，从而找出导致瓶颈的区域。这些工具收集查询执行时间、锁争用、磁盘 I/O、CPU 使用率和内存消耗等数据。通过聚合和关联这些数据，它们突出显示异常情况，例如异常缓慢的查询、频繁锁定的表或资源使用率的峰值。例如，某个工具可能会标记一个在高峰时段消耗 80% CPU 时间的特定 SQL 查询，表明热点是由低效的查询设计或缺少索引引起的。
为了实现这一点，可观测性平台通常使用持续监控、分布式跟踪和采样等技术。它们跟踪查询执行计划以识别低效的操作，例如全表扫描或嵌套循环，这些操作会降低性能。 PostgreSQL 的 pg_stat_statements 或 MySQL 的 Performance Schema 等工具提供了用于查询分析的内置指标。 Grafana 或 Datadog 等可视化仪表板会将这些指标随时间推移进行映射，从而更容易发现趋势。例如，特定表上锁等待的突然增加可能表明并发写入导致的争用，引导开发人员调查分区或事务隔离级别。
一旦识别出热点，可观测性工具通常会建议修复步骤。例如，工具可能会建议向经常查询的列添加索引或重写查询以避免临时表。一些工具与 APM（应用程序性能监控）系统集成，以将数据库交互追溯到特定的应用程序代码路径。这种端到端的可见性有助于开发人员确定修复的优先级，例如优化 API 端点中的 JOIN 操作或扩展分片数据库集群。通过将数据库行为与应用程序逻辑联系起来，可观测性工具可以实现有针对性的优化，从而有效地解决瓶颈。