对大型数据库需求信息进行实时查询,可提高大型数据库需求信息的检索效率.进行需求信息查询时,应将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函数问题,对优化目标问题求解全局最优解完成查询优化,但是传统方法通过对大型实时数据库的数据字典的访问进行更新完成查询,但是不能将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函,也无法对函数进行寻优,存在需求信息检索困难、查询效率低的问题.提出一种基于遗传算法的大型数据库需求信息实时查询优化方法.上述方法先利用数据库目录管理器实时采集各种代价信息,并生成数据库查询处理树,找出最优的查询执行计划,获取单次查询计划的通讯代价和局部操作代价,并进行加权处理,计算出数据库查询执行的总代价,得到大型实时数据库查询代价目标函数,在此基础上结合自适应遗传理论,将各条具体的查询记录与存储的位置视为一个染色体,并将求解执行代价目标函数问题转变为求解适应度函数问题,不断依据问题域中的适应度值进行选择、交叉、变异等遗传操作,最后在查询阶段利用不同的进化适应计划,对优化目标问题求解全局最优解.仿真结果表明,所提方法性能稳定,具备较高的数据查全率和排序准确性.