可观测性通过提供对查询性能、资源使用情况和系统行为的可见性，帮助识别和解决数据库索引问题。它使用指标、日志和跟踪来检测异常、诊断根本原因和验证修复。例如，慢查询日志、执行计划和索引利用率指标可以查明低效的索引或缺失的索引，使开发人员能够主动优化数据库性能。
首先，可观测性工具收集查询延迟、索引命中率和全表扫描计数等指标。索引命中率的突然下降或查询延迟的飙升可能表明存在索引问题。例如，PostgreSQL 的 pg_stat_user_indexes 显示索引的使用频率，而像 Prometheus 这样的工具可以绘制这些指标随时间变化的图表。如果索引缺失或未充分利用，查询可能会求助于全表扫描，从而增加磁盘 I/O 并降低响应速度。可观测性仪表板可以标记这些模式，提醒团队进行进一步调查。
接下来，日志和跟踪有助于诊断特定问题。慢查询日志揭示了哪些 SQL 语句存在问题，而分布式跟踪（例如，Jaeger）可以将慢数据库调用链接到特定的应用程序工作流程。例如，跟踪可能显示搜索功能由于缺少复合索引而触发扫描数百万行的查询。然后，PostgreSQL 中的 EXPLAIN ANALYZE 等工具可以生成执行计划，以确认低效的索引使用。像 New Relic 或 Datadog 这样的可观测性平台关联这些见解，从而更容易识别像过时的统计信息或碎片化的索引这样的模式。
最后，可观测性支持验证和预防。在添加或修改索引后，团队会监控指标以确认查询延迟和资源使用方面的改进。如果索引使用率降至阈值以下，自动警报可以通知开发人员，确保及早发现问题。例如，MySQL 实例可以使用 Percona Monitoring 来跟踪 key_reads 和 key_buffer_usage 以避免与索引相关的瓶颈。通过持续分析趋势，团队还可以预测未来的索引需求，例如为不断增长的应用程序中的新查询模式添加索引。这种迭代过程将被动修复转化为主动优化。