查询级别的可观测性是指监控和分析单个数据库查询，以了解其性能、行为以及对系统的影响。 它涉及收集每个执行查询的详细指标、日志和跟踪信息，从而使开发人员能够诊断问题、优化性能并确保可靠性。 与更广泛的系统级监控不同，查询级别的可观测性侧重于对特定数据库交互如何影响应用程序行为的细粒度见解。 这一点至关重要，因为即使在架构良好的系统中，效率低下或有问题的查询通常也会成为瓶颈。
要实现查询级别的可观测性，开发人员需要跟踪查询执行时间、错误率、频率和资源消耗（例如，CPU 或内存使用率）等指标。 例如，在处理用户订单的 Web 应用程序中，连接多个表的缓慢 SELECT 查询可能会导致结账延迟。 通过记录查询的执行计划、参数和响应时间，开发人员可以确定是缺少索引还是低效的连接导致了问题。 PostgreSQL 的 pg_stat_statements 或 APM（应用程序性能监控）平台（例如 Datadog 或 New Relic）等工具可以自动执行此数据收集。 OpenTelemetry 等跟踪框架还可以将查询与特定的用户请求相关联，从而帮助查明应用程序的哪些部分触发了有问题的查询。
查询级别可观测性的实际好处包括更快的故障排除和主动优化。 例如，在高峰流量期间遇到超时的电子商务站点可以使用查询指标来发现扫描数百万行的优化不佳的搜索查询。 通过添加索引或重写查询，延迟会显着降低。 同样，检测到查询错误突然激增可能表明配置错误的连接池或应用程序代码中的竞争条件。 随着时间的推移，聚合查询数据可帮助团队建立性能基准并为异常情况设置警报。 这种方法在分布式系统中尤其有价值，在分布式系统中，微服务中的单个慢查询可能会级联到更广泛的延迟问题中。 通过关注查询级别的见解，开发人员可以解决根本原因而不是症状，从而提高应用程序性能和用户体验。