指标对于理解和维护数据库的健康、性能和可靠性至关重要。 它们提供定量数据，帮助团队实时和长期监控数据库的运行情况。 例如，查询延迟、连接数、CPU 使用率和磁盘 I/O 速率等指标揭示了数据库处理工作负载的效率。 如果没有这些测量数据，就不可能知道数据库是否在可接受的阈值范围内运行，或者是否出现了慢查询或资源瓶颈等问题。 指标是可观测性的基础层，将原始操作数据转化为可操作的见解。
在故障排除场景中，指标是第一道防线。 当出现问题时（例如延迟突然飙升或失败连接激增），指标有助于查明根本原因。 例如，如果监控工具显示 CPU 使用率急剧上升，同时活跃事务的数量也在增加，那么开发人员可能会调查长时间运行的查询或低效的索引。 指标还使团队能够为异常情况设置警报，例如达到 90% 的磁盘容量或超过复制滞后的阈值。 这些警报允许在小问题升级为中断之前做出积极响应。 Prometheus、Grafana 或内置数据库仪表板（例如，PostgreSQL 的 pg_stat_activity）等工具严重依赖指标来可视化趋势和关联事件。
除了被动的问题解决之外，指标还支持主动的优化和容量规划。 通过分析一段时间内的趋势（例如存储使用量的逐渐增加或读/写操作的季节性高峰），团队可以预测未来的需求。 例如，如果数据库的内存使用量每月增长 5%，则管理员可以在性能下降之前计划升级。 指标还可以指导性能调整：跟踪缓存的命中率（例如，Redis 缓存命中率）或 SQL 数据库中索引扫描与顺序扫描的频率可以突出显示优化机会。 最终，指标将猜测转化为数据驱动的决策，确保数据库保持可扩展、高效并与应用程序的需求保持一致。