可观测性通过提供关于查询如何执行以及与系统交互的详细洞察力来辅助查询优化。它收集指标、日志和跟踪，以揭示低效率，例如执行时间慢、资源消耗高或频繁错误。例如，可观测性工具可以跟踪查询的执行计划，显示它是否有效地使用索引或扫描过多的行。通过将此数据与 CPU 或内存使用率等系统指标相关联，开发人员可以查明瓶颈并优先进行优化。
一个实际用例涉及分析查询延迟和吞吐量。诸如 PostgreSQL 的 EXPLAIN 或分布式追踪框架（例如，Jaeger）之类的工具揭示了查询如何遍历组件，例如数据库或缓存层。例如，如果一个跟踪显示一个查询在被锁定的表上过度等待，开发人员可能会重写它以减少争用或调整事务隔离级别。 同样，像缓存命中/未命中率之类的指标可以突出显示对慢速后端查询的过度依赖，从而促使添加缓存层或改进数据结构等优化。
可观测性还通过持续监控来实现主动优化。通过为查询持续时间或错误率等阈值设置警报，团队可以及早检测到回归——例如，新部署的查询计划降低了性能。历史数据有助于比较优化结果，例如衡量添加索引的影响。例如，如果在索引之后查询的平均执行时间从 500 毫秒降至 50 毫秒，则可观测性仪表板会验证修复。这种迭代过程确保优化是数据驱动的，并且与真实世界的使用模式保持一致。