可观测性通过提供对数据库如何执行查询的详细见解，帮助优化查询计划，使开发者能够识别低效之处并进行有针对性的调整。现代数据库生成查询计划以确定检索数据的最快方式，但这些计划并非总是最优的。可观测性工具收集执行时间、资源使用情况（CPU、内存、I/O）和查询模式等指标，使开发者能够分析计划表现不佳的原因。例如，如果一个查询很慢，可观测性数据可能会揭示数据库选择了全表扫描而不是使用索引，从而导致不必要的 I/O 操作。通过找出此类问题，开发者可以重写查询、更新统计信息或调整索引来干预，引导优化器做出更好的决策。
可观测性的一项关键优势是它能够突出预期查询行为与实际查询行为之间的差异。例如，查询计划可能估计要处理的行数很少，但可观测性指标可能显示实际扫描的行数要高出几个数量级。这种不匹配通常源于过时的统计信息或缺失的索引，而优化器正是依赖这些信息做出决策的。查询分析器或数据库特定监控工具（如 PostgreSQL 的 EXPLAIN ANALYZE）提供了查询执行的分步细分，显示哪些操作消耗的时间或资源最多。开发者可以使用这些数据来测试备选计划——例如，强制使用索引提示或对表进行分区——并使用实际指标比较性能结果。
最后，可观测性通过持续监控查询性能来支持迭代优化。例如，在部署索引以解决慢查询后，开发者可以跟踪索引使用频率和查询延迟等指标随时间的变化，以验证修复效果。可观测性还有助于检测回归，例如数据库升级或模式变更无意中改变了查询计划的情况。通过设置执行时间或资源消耗异常的警报，团队可以在问题影响用户之前主动解决它们。在分布式系统中，跟踪工具可以追踪查询跨服务的路径，发现网络延迟或共享资源争用等瓶颈。这种全面的视图确保优化是数据驱动的，并与实际系统行为保持一致。