数据库的可观测性框架通过收集指标、日志和追踪来帮助开发人员监控性能、诊断问题和优化系统。三种广泛使用的方法包括：Prometheus 和 Grafana 等开源监控栈，ELK Stack 等日志聚合工具，以及用于托管数据库的 Amazon CloudWatch 等供应商特定解决方案。这些工具提供对查询性能、资源使用情况和错误模式的可见性，这对于维护可靠的数据库系统至关重要。
Prometheus 与 exporters 和 Grafana 结合使用，是基于指标的可观测性的热门选择。 Prometheus 从数据库 exporters (例如 PostgreSQL 的 postgres_exporter 或 MySQL 的 mysqld_exporter) 中抓取指标，并将它们存储为时间序列数据。 然后，Grafana 可视化这些指标，例如查询延迟、连接计数或磁盘 I/O。 对于跟踪，OpenTelemetry 可以检测数据库客户端以捕获查询执行路径，尤其是在分布式系统中。 例如，可以使用 OpenTelemetry spans 将微服务环境中的慢 SQL 查询追溯到其原始服务。 这种设置非常灵活，适用于自托管数据库。
ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 通常用于日志分析。 MySQL 或 MongoDB 等数据库生成日志（例如，慢查询日志、错误日志），Logstash 可以解析这些日志并转发到 Elasticsearch 以进行存储。 然后，Kibana 可以搜索和可视化日志模式，例如频繁的超时或身份验证失败。 例如，识别 PostgreSQL 日志中的死锁错误高峰可能会促使索引优化。 虽然 ELK 比供应商工具需要更多手动配置，但它具有高度可定制性，并且可以与其他应用程序日志集成。
Datadog 或 New Relic 等商业平台为数据库提供一体化可观测性，尤其是在云环境中。 这些工具为托管数据库（例如，Amazon RDS、Azure SQL）提供预构建的仪表板，并自动执行应用程序和数据库之间的跟踪关联。 例如，Datadog 的 APM 可以通过 Web 服务将 REST API 调用跟踪到基础数据库查询，从而突出显示瓶颈。 虽然这些工具简化了设置，但它们通常会根据数据量产生费用。 在开源框架和商业框架之间进行选择取决于预算、基础设施复杂性和对开箱即用集成的需求。