随着移动计算和移动智能终端的迅速发展,移动网络数据库作为一种新型数据库系统得到广泛应用。但是,由于其所处的无线网络端端延迟大、带宽有限,影响了移动网络数据库的访问性能。本文提出了一个改进移动网络数据库访问性能的方法,该方法基于用户行为预测理论,根据用户的数据查询历史预测用户的后续数据查询,在收到用户的后续查询之前将预测的数据主动发送给用户,并缓存到用户应用端,使得用户应用以本地查询代替网络查询来满足其后续的查询请求,从而较大程度的缩短了查询响应时间。该方法还将用户行为预测和CAS(Content Addressable Storage)相结合,减少了用户查询期间网络中的数据传输量,进一步缩短了查询响应时间。本文在移动终端的Android平台上设计并实现了上述访问方法,并搭建了实验平台进行性能测试。测试结果表明,和传统数据库访问方法相比,该方法在保证用户获得数据可靠性的同时缩短了响应时间,提高了移动网络数据库的访问性能。