可观测性通过提供对单个查询或事务中涉及的多个数据库之间的性能、错误和交互的可见性来处理跨数据库连接。当应用程序组合来自存储在不同数据库中的表的数据时，会发生跨数据库连接，这些数据库可能使用不同的技术（例如，PostgreSQL 和 MongoDB）或位于单独的服务器上。可观测性工具跟踪跨这些数据库的查询延迟、错误率和资源使用情况等指标，使开发人员能够查明瓶颈或故障。例如，分布式跟踪系统可以映射单个用户请求如何触发跨 MySQL 数据库和 Redis 缓存的连接，显示哪个组件导致了速度减慢或超时。
为了实现这一点，可观测性依赖于记录有关每次数据库交互的元数据的工具。例如，像 OpenTelemetry 这样的跟踪框架可能会为跨多个数据库的请求生成唯一的跟踪 ID。此 ID 通过每个数据库查询传播，从而可以关联跨系统的日志和指标。然后，像 Prometheus 或 Datadog 这样的工具可以聚合查询执行时间或连接池使用情况等指标，从而突出显示效率低下的问题。如果 PostgreSQL 表和 Cassandra 集群之间的连接花费的时间异常长，则可观测性堆栈可以揭示问题是源于网络延迟、Cassandra 节点过载还是查询优化不佳。
当数据库使用不同的查询语言或缺乏内置的可观测性支持时，就会出现挑战。例如，将 SQL 数据库中的数据与 NoSQL 系统中的数据连接可能需要自定义日志记录才能跟踪数据的转换方式。可观测性解决方案通过跨所有数据库客户端标准化元数据（例如，跟踪 ID）并使用像 Elasticsearch 这样的集中式日志记录平台来统一日志来缓解此问题。开发人员可能还需要手动检测旧系统，以确保所有连接操作都可见。通过关联指标、日志和跟踪，可观测性确保跨数据库连接不会变成黑盒，从而使团队能够有效地解决诸如数据不一致或超时错误之类的问题。