数据库的性能自调优一直是十分重要的一个研究课题。近年来日益受到国际学术界的重视,已经在硬件调优、数据库模式调优、应用程序调优、数据库管理系统参数调优等许多领域得到成功的应用,数据库管理系统资源配置自调优逐渐成为数据库性能自调优的一个重要研究领域。为了减少数据库管理员的维护负担,降低数据库管理系统的维护费用,在最大程度上实现数据库资源调优自动化,需要寻找合适的自调优模型,探索数据库自调优的实现技术。资源调优在不同负载及负载轻重不同的情况下,调整方法都是不同的,为了降低调优难度,使系统更具实用价值,系统选取了重载情况下,根据负载不同进行自调优作为主要调优目标。自调优系统采用了基于反馈控制的自调优模型,在这个模型中,数据库管理系统不断的收集系统运行期的性能数据,然后评估其综合性能指标,如果超过了预定的限度,则系统将动态的调整有关参数以提高系统性能。因为资源调优难以事先建立精确的模型,因此对反馈模型进行了改进,减掉了预测模型;同时为了提高系统的调整效率,采用了诊断技术;为了在待调整参数的可变范围内找到优化的配置方案,使用了爬山算法作为动态调整方法。在DB2数据库管理系统上实现了资源自调优,并采用标准数据库测试软件进行实验研究,研究结果表明在调整目标确定的情况下,数据库的资源自调优技术可以建立在监控、反馈、调节这样一个循环的控制机制之上。