برای نظارت بر دیتابیس‌ها، می‌توانیم از Exporterهای مختلفی که برای دیتابیس‌های خاص مثل PostgreSQL یا MySQL وجود دارند، استفاده کنیم. این Exporterها متریک‌های مربوط به عملکرد دیتابیس رو جمع‌آوری و به Prometheus ارسال می‌کنند. با تنظیم appropriate queries و thresholds می‌توانیم مشکلات و ناهنجاری‌ها را زودتر شناسایی کنیم.
دسته: Prometheusبرای جمع‌آوری متریک‌ها به صورت دینامیک، می‌تونیم از 'client_golang' استفاده کنیم که یک لایبرری رسمی برای زبان Go است. این لایبرری به ما این امکان رو می‌ده که متریک‌ها رو در اپلیکیشن خودمون تعریف کنیم و به Prometheus expose کنیم. همچنین می‌تونیم با تنظیم endpointهای مختص به متریک‌ها، اطلاعات مورد نیاز رو به Prometheus ارسال کنیم.
دسته: Prometheusبرای ایجاد هشدارهای پیشرفته در Prometheus، می‌تونیم از Language Query مخصوص به Prometheus یعنی PromQL استفاده کنیم. با نوشتن کوئری‌های پیچیده‌تر و استفاده از توابعی مثل count_over_time یا rate، می‌توانیم الگوهای خاصی رو شناسایی کنیم. سپس با تعریف شرایط هشدار در فایل‌های پیکربندی Alertmanager می‌تونیم به صورت اتوماتیک به این شرایط پاسخ بدیم.
دسته: Prometheusدر Prometheus، دو روش اصلی برای جمع‌آوری متریک‌ها وجود داره: نوع Pull و Push. در روش Pull، Prometheus به صورت دوره‌ای از Endpointهای مشخص شده متریک‌ها رو جمع‌آوری می‌کنه، در حالی که در روش Push از Pushgateway برای ارسال متریک‌ها به Prometheus استفاده می‌شه. انتخاب روش مناسب بستگی به نیاز پروژه و زیرساخت موجود داره، ولی معمولاً روش Pull برای بیشتر سناریوها بهتر و مقیاس‌پذیرتر هست.
دسته: Prometheusبرای تعریف متریک‌های سفارشی در Prometheus، می‌تونیم از Client Libraries موجود برای زبان‌های مختلف استفاده کنیم. مثلاً در پایتون، با استفاده از کتاب‌خانه‌ی 'prometheus_client' می‌تونیم متریک‌هایی مثل Gauge یا Counter رو تعریف کنیم و سپس اونها رو به سرور Prometheus ارسال کنیم. به این ترتیب داده‌ها به صورت اتوماتیک جمع‌آوری و ذخیره می‌شن.
دسته: Prometheus