可观测性通过提供对数据库运行方式的可见性，帮助进行数据库性能调优，使其更容易识别瓶颈、优化查询和预防问题。它涉及收集和分析指标、日志和追踪，以实时和长期地了解系统的行为。这种数据驱动的方法使开发人员能够系统地找出效率低下的地方并测试优化方案。
首先，可观测性工具会追踪关键的数据库指标，例如查询执行时间、CPU/内存使用率、磁盘 I/O 和连接数。例如，如果数据库响应时间变慢，指标可能显示 CPU 在特定查询期间出现峰值。日志可以显示这些峰值期间正在运行哪些查询，分布式追踪可能将问题与特定的应用程序工作流程关联起来。如果没有这种可见性，开发人员可能会浪费时间猜测是哪些查询或配置导致了问题。像 PostgreSQL 的 pg_stat_statements 或 MySQL 的慢查询日志这样的工具提供了对查询性能的精细洞察，帮助团队专注于高影响力的优化。
其次，可观测性通过揭示查询如何与数据库引擎交互来帮助优化查询。可以分析执行计划（数据库如何处理查询的详细分解）来发现全表扫描或缺失索引等效率低下的情况。例如，一个需要 2 秒的查询可能显示它正在扫描数百万行，因为没有使用索引。通过添加正确的索引或重写查询，开发人员可以将执行时间缩短到毫秒级。像 SQL 数据库中的 EXPLAIN 或第三方 APM 解决方案（例如 Datadog）等工具可以自动化此分析过程，使其更容易诊断和修复问题，而无需手动试错。
最后，可观测性通过建立性能基线和检测异常来支持主动调优。历史数据有助于识别趋势，例如由于数据量增长导致的查询延迟逐渐增加。当指标超出阈值时，警报可以通知团队，从而实现早期干预。例如，如果磁盘 I/O 持续上升，可观测性数据可能表明需要扩展存储或对表进行分区。这种方法可以防止被动的“救火”，并能够基于实际使用模式进行容量规划。通过将实时监控与历史分析相结合，团队可以在工作负载演变过程中保持性能。