数据库可观测性存在显著局限性，开发者在依赖它获取系统洞察时应予以考虑。虽然可观测性工具有助于跟踪指标、日志和 traces，但它们常常难以提供完整的数据库健康状况视图，尤其是在复杂或大规模环境中。这些局限性可能会阻碍故障排除、性能优化和容量规划。以下是三个主要挑战。
首先，可观测性工具会生成大量数据，这可能导致信息过载和高昂成本。例如，在高流量数据库中跟踪每个查询可能会产生每天数 TB 的日志，使得难以分离出有意义的模式。这些数据的存储和处理成本可能会迅速攀升，尤其是在云环境中。此外，工具可能缺乏上下文——例如，将慢查询与特定的应用程序代码更改关联起来——这使得开发者需要手动筛选数据。像 Prometheus 或 Grafana 这样的工具可能会标记出 CPU 使用率的突然飙升，但如果没有对最近的 schema 更改或部署更新的洞察，根本原因分析仍然耗时。
其次，可观测性常常未能捕捉分布式系统的完整影响。现代应用程序通常涉及与数据库交互的微服务、缓存层或无服务器函数。一个在隔离环境中看似最优的查询，可能由于网络跳跃或分布式事务中的锁冲突而遭受延迟。例如，一个 PostgreSQL 查询计划可能看起来很高效，但可观测性工具可能不会揭示由 Redis 缓存雪崩或 Kubernetes Pod 伸缩事件引起的争用。像 OpenTelemetry 这样的工具可以跟踪跨服务的请求，但将这些 traces 编织成一个连贯的数据库叙事仍然具有挑战性，特别是当涉及第三方服务时。
第三，性能开销和盲点是常见的。收集细粒度指标（例如，每个查询的延迟）可能会降低数据库性能，特别是在禁用采样以优先保证准确性时。需要广泛 instrumentation 的工具——例如向每个函数调用添加 tracing——也可能增加代码复杂性。此外，某些问题，如 OLTP 系统中的死锁或副本中的数据损坏，可能直到升级后才会在标准仪表盘中显现。例如，SQL Server 中的死锁可能只会出现在特定的监控视图中，需要手动查询而不是主动警报。与安全相关的漏洞，例如被合法流量掩盖的未经授权访问尝试，进一步突出了可观测性的反应性质。
总之，尽管数据库可观测性很有价值，但它需要仔细调优以平衡成本、上下文和覆盖范围。开发者必须通过日志记录策略、性能测试和架构评审来补充它，以弥补其固有的不足。