可观测性通过持续监控模式更改、查询模式和系统行为来检测数据库模式异常，以识别与预期规范的偏差。它依赖于指标、日志和跟踪来跟踪模式结构、访问模式和性能随时间的变化。例如，如果表的列被意外修改或删除，可观测性工具可以通过将其与历史模式快照或预定义规则进行比较来标记此更改。同样，不寻常的查询失败或性能下降（例如，查询延迟突然飙升）可能表明与模式相关的问题，例如缺少索引或不兼容的数据类型。通过关联这些信号，可观测性可以提供对模式健康状况的可操作的见解。
可观测性工具通过模式版本跟踪、查询分析和自动警报等方法检测异常。例如，与可观测性平台集成的版本控制系统可以记录模式迁移，并在更改发生在批准的流程之外时向开发人员发出警报。查询分析工具可能会识别频繁的“找不到列”错误等模式，表明应用程序代码和数据库之间的模式不匹配。表增长率或索引使用率等指标也可以突出显示问题：在没有相应索引的情况下呈指数增长的表可能会导致查询缓慢。像 PostgreSQL 的 pg_stat_user_tables 或基于云的监控服务（例如，Amazon RDS Performance Insights）等工具提供用于这些检查的粒度数据。然后，当阈值（例如，模式更改后查询吞吐量下降 50%）被突破时，自动警报可以通知团队。
具体的例子包括检测无意的模式漂移。假设开发人员意外删除了旧服务使用的列。可观测性工具将记录模式更改，并根据受影响服务中的突然错误触发警报。另一个场景涉及索引管理不善：添加冗余索引可能会增加写入延迟，可观测性会通过更高的 avg_write_latency 等指标来显示这一点。用于模式迁移跟踪的 Liquibase 或 Flyway 等工具，结合 APM 工具（例如，Datadog），使团队能够将异常追溯到特定的部署。通过建立正常模式行为的基线（例如，预期的查询响应时间或典型的模式更改频率），可观测性系统可以通过在问题升级之前捕获它们来减少停机时间。