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为了保证数据库系统在不同的负载情况下，始终提供强大的事务处理能力，必须对数据库系统进行性能优化。依赖于DBA，来分析性能数据，然后进行系统优化，在系统越来越复杂、负载持续波动的情况下是很困难的，数据库系统的自我优化，是很有前途的解决系统性能问题的技术。针对数据库锁表管理，使用基于轻量数据挖掘的优化方法，通过对性能数据的学习，建立一个能够根据锁表参数预测系统性能的神经网络预测器；在系统运行过程中，自我优化模块不断监控性能数据的变化，通过规则引擎选择需要优化的参数，利用预测器获得参数调整的幅度大小，完成参数设