随着互联网的普及,计算机技术、网络通信技术、大数据技术等高速发展,各行各业对数据越加重视。许多中小互联网企业为了更有效的分析业务数据从而获取客户,将数据变现,纷纷基于企业业务需求搭建自己的网络服务平台,这期间,往往需要对大量用户数据进行查询分析处理,在数据库增加、删除、修改、查询四个最基本的操作中,查询是使用最为频繁的操作之一,所以查询操作常常作为衡量数据库性能的重要指标,如何提高数据库的查询效率,即查询优化成为当今国内外的重要研究方向。本文主要针对实际项目中连接查询效率不高、系统运行效能不佳的问题,对传统遗传算法进行改进优化,并且在重构系统总体架构的基础上重点优化了数据库架构。首先,针对分布式数据库查询遗传算法局部搜索慢,容易早熟且后期搜索效能较差的问题进行优化改进,通过将基于模拟退火算法的分布式遗传选择操作引入本文,提升了种群多样性的同时且有较好的针对性;通过将基于概率模型的遗传交叉操作引入本文,有效改进了传统交叉操作后期寻优效果不良的问题,加快了算法收敛;通过将基于动态参数控制法的遗传变异操作引入本文,改进了传统变异操作后期无法兼顾种群多样的性的同时保持较好的局部搜索能力;通过采用最大迭代次数和种群收敛程度相结合的方式作为遗传算法的终止条件,使得种群最优解更能科学的得出。通过对比实验,证明改进后的遗传选择操作、交叉操作、变异操作都有更好的适应度且改进遗传算法的在一定程度上提升了分布式数据库多连接查询的性能。同时,针对原系统数据库架构性能不高,资源分配效率偏低等问题,通过对数据库进行分库分表及其资源优化并重构了系统架构,有效提高了系统数据查询性能。分别对原系统和新系统中不同的页面和同一页面在不同的并发请求下进行查询响应测试,证明了新系统的数据查询性能优于原系统的数据查询性能。