可观测性通过提供所需的洞察力来识别瓶颈、优化资源使用和规划增长，从而提升数据库的可扩展性。它包括监控指标（如查询延迟或 CPU 使用率）、记录事件（如连接失败）以及跟踪跨分布式系统的请求。这些工具帮助开发者了解数据库在负载下的行为，从而能够主动调整，以在工作负载增加时保持性能稳定。
首先，可观测性有助于检测限制可扩展性的性能瓶颈。例如，监控仪表盘可能会显示，在高峰流量期间，某些查询会变慢，因为它们扫描整个表而不是使用索引。通过识别这些低效查询，开发者可以对其进行优化或添加缺失的索引，使数据库能够在不降低性能的情况下处理更多请求。同样，可观测性可以暴露资源限制，例如大型数据导入期间的内存耗尽，从而指导垂直扩展（例如，增加更多 RAM）或调整配置参数（例如，增加连接限制）的决策。
其次，可观测性通过跟踪数据增长和工作负载模式的趋势来支持容量规划。存储利用率、查询吞吐量和复制延迟等指标有助于团队预测何时需要水平扩展（例如，添加读取副本）或迁移到更大的实例。例如，如果日志显示存储每月增长 20%，团队可以在达到限制之前安排存储升级。可观测性还有助于测试可扩展性策略：跟踪工具可以模拟分片数据库如何分布负载，揭示需要重新平衡分片或调整分区逻辑的不平衡情况。
最后，可观测性确保分布式数据库架构的可扩展性。在使用分片或复制的系统中，跟踪工具可以映射查询如何在节点之间传播，暴露出热点分片或网络延迟峰值等问题。例如，如果由于键分布不均导致一个分片处理了 80% 的写入，可观测性数据会突出显示这种不平衡，促使重新设计分片键。同样，监控复制延迟指标有助于维护全局扩展数据库的一致性，确保副本即使在繁重写入负载下也能保持同步。这种可见性可以防止可扩展性损害可靠性或性能。