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資料庫監控可解決的問題
從執行個體負載追查至真正影響應用程式的查詢
當 API 變慢、連線池飽和或鎖定等待增加時，Guance 在同一次調查中保留執行個體指標、查詢樣本、等待狀態、阻塞工作階段、主機資源、日誌與服務脈絡，協助判斷根因來自查詢、工作階段、物件變更或基礎設施資源。
資料庫監控
從慢查詢、阻塞工作階段到效能瓶頸，在同一條調查路徑找出原因
Guance 資料庫監控把執行個體負載、查詢效能、等待事件、阻塞工作階段、主機資源、慢查詢日誌與應用程式 Trace 連接起來。開發、DBA 與 SRE 團隊可由延遲現象一路追查至造成影響的查詢及資源限制。
支援的資料庫
以一致的調查流程監控主流資料庫引擎
透過 DataKit 整合，把支援引擎的執行個體、查詢、工作階段、指標與日誌收集至同一工作空間。
可收集的欄位、指標與設定步驟因 DataKit 整合而異，請參閲目標引擎的整合文件。
由慢速應用程式請求追查至查詢與等待狀態
按執行次數、平均延遲、總執行時間及資源成本排列 Top Query。透過等待事件判斷時間消耗在 CPU、I/O、鎖定或外部依賴，並以 APM 脈絡確認受影響的服務與請求。
把查詢指標與主機、日誌、結構及執行資訊放在一起
在同一時間軸檢視 CPU、記憶體、磁碟、慢查詢日誌、資料表結構與應用程式 Trace，區分低效 SQL、基礎設施壓力、連線池限制及結構變更。
常見問題
Guance 資料庫監控支援哪些資料庫？
Guance 透過 DataKit 支援 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MongoDB 等整合。可收集的查詢、工作階段與指標會因資料庫引擎及收集方式而異。
可以用 Guance 找出慢查詢嗎？
可以。團隊可按執行次數、平均及總延遲、效能成本排列查詢，並查看查詢樣本、等待事件、相關工作階段、主機及應用程式脈絡。
如何調查阻塞與鎖定等待？
在工作階段快照中查看等待者、阻塞者、鎖定關係、等待時間與查詢語句，再沿鏈追查至根阻塞者，以區分單一長交易與廣泛競爭。
資料庫監控可與 APM、基礎設施及日誌連接嗎？
可以。Guance 透過服務、主機、環境、Trace 與時間範圍保留共同脈絡，讓團隊在資料庫查詢、應用程式請求、資源指標及慢查詢日誌之間直接切換。
Obsy AI 在資料庫監控中有甚麼作用？
Obsy AI 會把選定查詢與效能證據及周邊遙測數據一併分析，提供可供工程師審核的最佳化觀點，但不會取代變更管理及生產環境驗證。
資料庫監控指南與實務案例
