异常检测通过识别数据库行为中不寻常的模式或偏差来增强数据库可观测性，这些模式或偏差可能表明性能问题、安全威胁或操作效率低下。可观测性侧重于通过指标、日志和追踪来理解系统的内部状态。 异常检测向此过程添加了一层自动分析，标记查询延迟、错误率或资源利用率等指标中的异常值。 例如，查询执行时间的突然峰值可能表明查询效率低下或资源瓶颈，而事务提交的意外下降可能指向死锁或连接池耗尽。 通过发现这些异常，团队可以获得可操作的见解，从而更快地诊断问题。
具体示例突出了它的实际价值。 假设数据库通常每秒处理 1,000 个事务 (TPS)。 如果 TPS 降至 200，异常检测系统可能会触发警报，从而促使人们调查潜在原因，例如网络延迟、错误配置的索引或应用程序错误。 同样，检测到非高峰时段的异常 CPU 使用率可能会发现行为不端的批处理作业或未经授权的访问。 机器学习模型可以随着时间的推移学习基线行为，区分预期波动（如每日流量模式）和真正的异常。 像 Amazon RDS Performance Insights 这样的工具或带有异常检测插件的 Prometheus 这样的开源解决方案可以自动执行此过程，从而减少对手动阈值设置的依赖。
主动解决是另一个主要好处。 通过及早发现问题（例如可能导致中断的磁盘使用量逐渐增加），团队可以在问题升级之前解决问题。 例如，检测到数据库进程中的缓慢内存泄漏使工程师能够在崩溃之前对其进行修补或重新启动。 异常检测还有助于容量规划：识别数据增长率等趋势有助于团队有效地分配资源。 将异常检测与可观测性管道集成（例如，将警报馈送到像 PagerDuty 这样的事件管理工具中）可以简化工作流程，从而加快响应时间。 最终，它将原始数据库指标转换为优先级信号，帮助开发人员专注于最重要的事情。