【摘要】随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式数据库已成为支撑海量数据存储与处理的核心基础设施。 资源调度策略直接影响系统的吞吐量、响应延迟和资源利用率。 针对传统静态调度方法在动态负载下性能下降的问题，本文提出了一种基于负载预测的自适应资源调度算法，并设计了数据分片、查询路由和负载重平衡等优化机制。 通过构建１２节点分布式数据库集群进行在线事务处理性能测试－Ｃ基准测试，实验结果表明：在读密集型负载模式下，该算法相较传统轮询调度使系统吞吐量提升４２％，平均响应时间降低３８％。 在８００并发混合负载下，中央处理器（ＣＰＵ）利用率提高２７％，负载均衡度提升５６％，验证了优化方案的有效性。