可观测性利用时间序列数据库（TSDB）高效存储、查询和分析随时间变化的指标和事件的能力来处理 TSDB。 TSDB 针对带时间戳的数据进行了优化，使其自然适合可观测性用例，例如监控应用程序性能、基础设施运行状况或用户行为。 可观测性工具依赖 TSDB 来存储带有精确时间戳的指标（例如，CPU 使用率、请求延迟）和跟踪数据，使开发人员能够通过查询历史或实时数据来关联事件、检测异常和排除故障。 例如，Prometheus 使用其内置 TSDB 来抓取和存储指标，而 InfluxDB 或 TimescaleDB 等工具则充当更广泛的可观测性管道的独立 TSDB。
TSDB 在可观测性方面的一个关键优势是它们能够处理高写入和读取吞吐量。 每秒生成数千个数据点（例如，微服务架构）的系统需要能够摄取和索引时间序列数据而不会出现瓶颈的数据库。 TSDB 通过压缩技术、列式存储和基于时间的分割来实现这一点。 例如，InfluxDB 的时间结构合并树 (TSM) 引擎通过按时间间隔对数据进行分组来优化存储，而 Prometheus 使用分块存储来有效地管理保留。 这些优化使开发人员能够以低延迟查询大时间范围（例如，“过去一周的 CPU 使用率”）或精细指标（例如，“每分钟的错误数”）。
然而，TSDB 也面临挑战。 高基数——例如跟踪用户 ID 或请求路径等唯一标签——会使索引膨胀并降低性能。 可观测性管道通常通过在存储之前聚合或过滤数据来缓解这种情况。 例如，Prometheus 的重新标记规则允许开发人员删除不必要的标签，而 Thanos 或 Cortex 等工具为 TSDB 提供水平扩展。 保留策略和降采样（例如，在 30 天后存储每小时平均值）有助于平衡存储成本与数据效用。 通过将 TSDB 与这些实践相结合，可观测性系统在保持可扩展性的同时，提供了有效诊断问题所需的时间上下文。