查询性能与数据库可观测性直接相关，因为可观测性工具提供诊断和提高查询执行效率所需的数据。可观测性是指使用指标、日志和跟踪来监控数据库内部状态的能力。当查询性能下降时——例如响应时间慢、资源消耗高或频繁超时——可观测性数据有助于查明根本原因。例如，查询执行时间、锁争用或索引使用率等指标可以揭示影响性能的瓶颈。如果没有可观测性，开发人员将不得不猜测查询速度慢的原因，从而导致低效的试错修复。
一个关键的例子是分析慢查询。可观测性工具可以记录超过特定执行阈值的查询，以及执行计划、受影响的行和资源使用情况等详细信息。假设一个查询扫描了数百万行，因为它缺少适当的索引。可观测性指标可能会显示其执行期间的高 CPU 或磁盘 I/O，而查询计划会显示全表扫描。这些数据指导开发人员创建缺失的索引，从而缩短执行时间。同样，跟踪工具可以跟踪查询如何与事务或锁交互，从而暴露死锁或阻塞操作等导致性能停滞的问题。可观测性将模糊的性能投诉转化为可操作的见解。
最后，可观测性支持主动优化。通过持续监控查询模式，团队可以检测到由于数据增长或低效的模式设计导致的逐渐变慢等趋势。例如，一个显示查询延迟百分比随时间变化的仪表板可能会显示，随着数据集的增长，特定报告查询的性能会下降，从而促使重写或分区策略。可观测性还支持优化的 A/B 测试：在调整查询或添加缓存后，团队可以比较更改前后的平均执行时间或错误率等指标。简而言之，可观测性将查询性能从被动的救火任务转变为以预防和持续改进为重点的数据驱动过程。