数据库作为信息时代的基础设施,是每个组织、机构、应用、业务的重要支撑。数据库管理系统中的参数配置则是影响数据库运行以及性能的一个重要因素,这些参数决定在不同业务场景下是否能够提供稳定的服务和整体系统的性能,优化后的参数配置相比默认配置能够提升数据库以及应用系统的可用性。目前,数据库参数调优大多以当前工作负载状态作为依据,但是工作负载变化较为频繁,当前配置参数无法很好地适应未来一段时间内工作负载的需求,导致数据库的性能低下或系统崩溃等问题。因此,数据库参数调优需要考虑到负载的变化趋势,首先预测负载变化,然后基于负载变化进行数据库的参数调优。本文将聚焦于负载预测下深度强化学习参数调优模型的研究,旨在减少异常值与深度学习负载预测模型出遗失中长序列信息、未关注全局信息依赖的问题,以及基于深度强化学习方法的参数调优模型由于其固有最大化输出动作与估计值的原因,导致存在计算误差大和调优时间长的问题,构建基于负载预测的数据库参数调优框架。本文主要包括以下两个研究点:（1）针对负载预测中单向的长短期记忆网络仅利用正向信息和中长序列丢失信息的问题,提出一种过滤异常值的基于双向长短期记忆神经网络结合注意力机制的负载预测方法。利用数据库工作负载历史数据样本进行预测,对收集的数据库工作负载指标描述进行分析。首先,负载中存在的异常值会极大影响预测效果,使用孤立森林异常检测方法进行筛选。其次,反向信息也有利于改善模型对序列预测的精准度。最后,结合注意力机制以保证关注全局信息,并利用序列中重要信息的依赖,对未来的数据库工作负载变化进行预测。（2）针对预测负载调优中深度确定性策略参数调优模型中存在计算过估计、收敛速度慢的问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略的负载预测参数调优方法。首先使用四个Critic网络交替更新,选择两个Critic目标网络计算出的最小估计值,消除过估计问题,然后采用延迟更新Actor网络,让Critic网络更加确定后Actor再行动,优化参数配置的搜索。最终提高数据库参数调优效果与加速模型收敛时间。最后,在方法实现阶段,采用本文提出的负载预测方法、负载预测参数调优方法和相应技术实现了基于负载预测的数据库参数调优框架FTune。收集数据库参数与性能信息并进行因子分析降维和聚类去除冗余项利用LASSO回归方法生成重要性参数列表,根据参数的重要性程度进行调优,减少搜索网络空间成本。实验结果表明本文方法在数据库的吞吐量上相比原始负载调优的吞吐量性能有22.5%的提升和36.7%的延迟下降,本文基于负载预测的参数调优方法相较于基于当前负载的参数调优方法完成了参数调优过程中的加速迭代,提前应对负载变化的情况。