数据库可观测性涉及跟踪和理解数据库系统的行为，以确保其可靠性、性能和故障排除的便捷性。其关键组成部分包括指标收集、日志记录和查询分析。这些要素协同工作，提供了数据库健康状况、性能趋势和潜在问题的可见性。
第一个组成部分是指标收集，它涉及收集关于数据库性能和资源使用情况的定量数据。查询延迟、吞吐量、错误率、连接数、CPU 使用率和磁盘 I/O 等指标对于实时监控至关重要。例如，跟踪查询延迟有助于识别可能降低用户体验的慢查询，而监控连接数可以揭示连接池耗尽等问题。通常使用 Prometheus 或内置的数据库监视器（例如 PostgreSQL 的 pg_stat_activity）来收集和可视化这些指标。设置基于阈值的警报（例如 CPU 使用率超过 90%）可以帮助团队在问题升级之前主动解决它们。
第二个组成部分是日志记录，它捕获数据库事件、错误和活动的详细记录。日志为诊断问题提供了上下文，例如失败的查询、死锁或认证错误。例如，如果一个查询超时，日志可以显示确切的语句、执行时间以及任何错误代码。结构化日志格式（例如 JSON）以及 Elastic Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等工具使日志的搜索和分析更加容易。特定于数据库的日志，例如 MySQL 的慢查询日志或 PostgreSQL 的 log_min_duration_statement，对于识别需要优化的低效查询特别有用。定期审查日志也有助于发现模式，例如高峰流量期间反复出现的错误。
第三个组成部分是查询分析和追踪，它侧重于理解查询如何与数据库交互以及识别瓶颈。PostgreSQL 中的 EXPLAIN 或 SQL Server 的 Query Store 等工具能够分解查询执行计划，揭示低效之处，例如缺失索引或全表扫描。对于分布式系统，Jaeger 或 OpenTelemetry 等追踪工具可以跟踪跨服务和数据库的请求，显示一个组件中的延迟如何影响其他组件。例如，追踪可能揭示 API 响应缓慢是由一个优化不佳的 JOIN 查询引起的。将此与指标和日志相结合，可以全面了解性能问题，从而实现有针对性的优化，例如查询重写或索引创建。定期分析慢查询并对其进行优化，可以确保数据库在不同工作负载下保持高性能。
通过集成指标、日志和查询分析，团队可以维护一个可靠高效的数据库系统，快速诊断问题，并做出数据驱动的决策来改进性能。