本文介绍数据库性能及与之相关的资源配置和数据库性能监控工具，介绍BP神经网络及其应用；分析了当前数据库系统性能调优的传统方法，指出当前性能调优过程效率不足的主要原因是测试方法没有一致性，分析方法没有整体性，对历史数据没有充分利用，调优过程凭经验为主，难以把握。 　　本文提出了用BP神经网络方法来解决数据库性能调优这一传统而又亟待解决的难题，研究开发了一个数据库系统性能调优的数学模型，并经过实际案例验证：通过数学模型指导调优过程，可以对数据库系统作出整体的性能分析，加快调整度量决定的速度，减少调优过程反复尝试的次数，从而降低性能调优过程对业务应用的影响，提高数据库系统性能调优效率。此外，通过数学建模还有利于开发出相关的性能调优辅助工具，用于指导非专业的数据库系统管理员进行性能调优工作。