可观测性通过提供指标、日志和追踪来帮助排除数据库问题，从而提供对系统行为的可见性。 开发人员使用这些工具来识别异常、追踪根本原因和验证修复。 例如，如果数据库查询速度很慢，则可观测性数据可以揭示问题是源于 CPU 使用率高、索引效率低还是网络延迟。 通过关联来自不同来源的数据，团队可以在无需猜测的情况下查明瓶颈，从而减少停机时间并缩短解决时间。
Prometheus（用于指标）、Elasticsearch（用于日志）和 Jaeger（用于分布式追踪）等可观测性工具通常用于监控数据库。 查询延迟、连接计数和磁盘 I/O 等指标提供实时健康检查。 日志捕获详细的事件，例如失败的查询或身份验证错误，为异常提供上下文。 追踪映射应用程序如何与数据库交互，突出显示跨服务的慢速事务。 例如，CPU 使用率的突然飙升可能与高峰时段记录的特定慢速查询相关。 通过分析追踪，开发人员可以确定查询是否是导致级联延迟的更大事务链的一部分。
主动可观测性实践还可以防止问题。 团队为磁盘空间或连接限制等阈值设置警报，从而能够及早干预。 历史数据有助于识别模式，例如备份期间重复出现的慢速查询。 诸如 PostgreSQL 的 EXPLAIN 之类的工具可以分析查询计划以及可观测性数据，以优化索引。 在分布式系统中，追踪可以揭示微服务如何通过冗余调用使数据库过载。 例如，追踪可能会显示触发过度数据库读取的 API 端点，从而促使代码修复或缓存。 通过将实时监控与历史分析相结合，可观测性将被动的救火转变为系统的解决问题。