数据库可观测性通过在开发、测试和部署阶段提供对数据库变更和性能的可见性，从而与 CI/CD 流水线集成。在典型的 CI/CD 工作流程中，代码变更会触发自动化构建、测试和部署。可观测性工具在这些阶段监控数据库的行为，确保模式迁移、查询或配置更新不会引入错误或性能退化。例如，当开发人员提交修改数据库模式的拉取请求时，可观测性检查可以在合并变更之前针对测试数据库验证查询性能。这可以防止慢查询或锁定冲突等问题到达生产环境。
一个实际的例子是将数据库可观测性集成到自动化测试中。假设 CI 流水线运行与临时数据库实例交互的集成测试。可观测性工具可以在这些测试期间跟踪查询执行时间、锁定等待或连接池使用情况等指标。如果某个测试引入了一个在没有索引的情况下扫描大表的查询，可观测性层会将其标记为性能风险，导致流水线失败。诸如 PostgreSQL 的 pg_stat_statements 或 SQL Server 的 Query Store 之类的工具可以捕获这些数据，而自定义脚本或第三方服务（例如 Datadog）可以分析这些数据。这确保了性能标准能够及早执行，从而减少部署后修复的机会。
部署后，可观测性通过在发布后监控实时数据库继续发挥作用。例如，如果 CI/CD 流水线部署了使用 ORM 生成查询的新版本应用程序，可观测性工具可以实时检测到延迟增加或错误率升高等异常情况。如果超出阈值，警报可以通过 CD 流水线触发自动回滚。诸如用于指标收集的 Prometheus 或分布式追踪系统（例如 Jaeger）之类的工具有助于将数据库行为与应用程序变更关联起来。这种端到端可见性确保开发人员能够快速诊断问题是源于代码、基础设施还是数据库本身，从而简化补救措施并维护系统可靠性。