在大数据和分布式相关技术日渐成熟的今天,数据库在业务系统中承担了越来越重要的作用。在面临海量数据时,提升数据库的吞吐量、降低操作响应时延成为互联网企业需要考虑的重要问题。在这个背景下,如何充分地利用硬件资源,在较低成本的硬件资源配置方案下满足线上系统的性能要求,成为了一个具有实际意义的问题和研究课题。针对上述的数据库资源配置优化问题,本文结合分布式系统以及数据库应用实践相关资料,选择了分布式数据存储系统HBase作为研究对象。使用随机森林算法对硬件配置参数与HBase吞吐量和响应时延的关系进行建模,设计实现了改进粒子群算法,对资源配置与资金成本关系的数学模型进行了优化,并在实际环境中验证优化结果,实现HBase资源配置方案的优化。本文研究内容包括以下步骤:(1)生成实验方案。查阅相关资料,获取与HBase性能相关的硬件配置参数。根据实验环境的硬件资源确定每个特征参数的取值范围,使用正交试验设计的方法得到实验方案,参照实验方案在HBase集群上进行实验。(2)构建预测模型。根据实验数据得到训练样本,作为随机森林算法的输入。使用交叉验证的方式构建性能预测模型并进行模型验证。根据模型验证方法计算模型误差率,作为模型预测效果的评估指标。(3)目标问题优化。对资源配置与资金成本的相关关系进行数学建模并得到目标问题。根据目标问题设计实现了改进粒子群算法进行问题求解。通过初始化种群、适应度计算、极值替换和粒子状态更新等步骤完成了目标问题的优化。对性能预测模型和改进粒子群算法进行验证分析,使用YCSB测试工具对2500组样本数据进行实验获取集群性能目标值,与随机森林算法以及支持向量机回归算法、人工神经网络算法、决策树算法构建的预测模型进行预测误差率的比较。对改进粒子群算法和遗传算法、标准粒子群算法、模拟退火算法的优化结果、算法收敛速度进行对比验证。实验显示本文提出的改进粒子群算法在原始配置资金成本上降低了25.6%,相比于标准粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法的优化结果分别提高了17.8%、8.8%和6.9%。最终证明本文提出的资源配置优化方法可以在给定吞吐量和响应时延指标要求的情况下得到最优化资源配置方案。