隨著數據倉庫規模的擴大，數據倉庫的性能問題就顯得越來越突出，如何提高數據倉庫的性能，除了在設計階段對其邏輯結構和物理結構進行優化設計外；還可以在數據倉庫運行階段，采取一些優化措施來使系統性能最佳。

　　本系統主要功能是利用oracle9i所提供的技術：分區、實體化視圖 和 查詢重寫來實現數據倉庫的性能優化：用戶自己建表、視圖并進行查詢比較；比較是否采用優化技術和直接查詢的時間，體現優化程度。

　　隨著計算機技術的飛速發展和企業界不斷提出新的需要，數據倉庫技術應運而生。當前的數據處理可以大致地劃分為兩大類：操作型處理和分析型處理。操作型處理也叫事務處理，是指對數據庫聯機地日常操作，人們關心地是響應時間、數據的安全性和完整性。分析型處理又叫信息型處理，用于管理人員的決策分析。兩者之間的巨大差異使得操作型處理和分析型處理的分離成為必然。數據庫系統作為數據管理手段，主要用于事務處理。而數據倉庫有助于把數據轉變成信息，為用戶提供決策支持。但是必須注意的是：即使可以建立一個數據倉庫來幫助制定決策，仍然有可能在具有完美數據的情況下作出壞的決策。

　　隨著數據倉庫規模的擴大，數據倉庫的性能問題就顯得越來越突出，如何提高數據倉庫的性能進行優化，除了在設計階段對其邏輯結構和物理結構進行優化設計，使之在滿足需求條件的情況下，系統性能達到最佳，系統開銷達到最小外；還可以在數據倉庫運行階段，采取一些優化措施來使系統性能最佳。

　　在Oracle9i中，使用關系數據庫存儲數據倉庫中的數據，數據倉庫中包含大量的數據，對數據的提取和更新操作需要花費大量的時間和資源，為了能夠管理好這些大表，同時提高訪問大表的查詢速度和執行效率，就需要用到并行處理和分區。

　　在數據倉庫中，為了提高性能，使用的一項技術是創建匯總，匯總使特定類型的聚集視圖， 通過在執行和存儲數據到表以前，預先計算大的連接和聚集，提高查詢性能的視圖。在數據倉庫中，可以使用實體化視圖預先計算聚集數據，并把計算結果存儲起來，實體化視圖通常是通過查詢重寫機制進行訪問的。查詢重寫用于基于成本的優化。