在Ubuntu上优化Oracle查询性能是一个复杂且多层次的任务，涉及多个方面的调整。以下是一些常见的性能优化方法：

索引优化创建索引：为经常查询的列创建索引，以提高查询速度。例如：

CREATE INDEX idx_name ON table_name(column_name);

重建索引：定期重建索引以保持其高效性。例如：

ALTER INDEX idx_name REBUILD;

删除不必要的索引：删除不再使用的索引，以减少维护开销。例如：

DROP INDEX idx_name;

使用覆盖索引：创建包含查询所需所有列的索引，以减少数据访问次数。例如：

CREATE INDEX idx_emp_id_name ON employees(emp_id, name);

查询优化使用EXPLAIN PLAN分析查询：通过分析查询计划，找出性能瓶颈并进行优化。例如：

EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employees WHERE department_id = 30;SELECT * FROM TABLE (DBMS_XPLAN.DISPLAY);

优化SQL语句：避免使用SELECT *，明确列出需要的列。使用绑定变量减少硬解析，提高SQL执行效率。例如：

SELECT * FROM employees WHERE department_id = :dept_id;

内存管理调整SGA大小：根据系统资源和业务需求，调整系统全局区(SGA)的大小。例如：

ALTER SYSTEM SET SGA_TARGET = 2 G SCOPE = BOTH;

调整PGA大小：调整程序全局区(PGA)的大小，以优化内存使用。例如：

ALTER SYSTEM SET PGA_AGGREGATE_TARGET = 500 M SCOPE = BOTH;

启用自动内存管理：启用自动内存管理功能，简化内存配置。例如：

ALTER SYSTEM SET MEMORY_TARGET = 4 G SCOPE = SPFILE;ALTER SYSTEM SET MEMORY_MAX_TARGET = 4 G SCOPE = SPFILE;

分区技术创建分区表：通过分区技术，将大表分成多个小表，提高查询性能。例如：

CREATE TABLE sales (sale_id NUMBER, sale_date DATE) PARTITION BY RANGE (sale_date) (PARTITION p2019 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2020-01-01', 'YYYY-MM-DD')),PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2021-01-01', 'YYYY-MM-DD')),PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2022-01-01', 'YYYY-MM-DD')));

添加和删除分区：根据需要添加或删除分区。例如：

ALTER TABLE sales ADD PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (TO_DATE('2022-01-01', 'YYYY-MM-DD'));ALTER TABLE sales DROP PARTITION p2019;

并行处理设置表的并行度：通过设置表的并行度，可以提高查询处理的效率。例如：

ALTER TABLE table_name PARALLEL (DEGREE 4);

使用并行提示：在查询中使用并行提示，强制Oracle使用指定的并行度。例如：

SELECT  * FROM table_name;

设置会话级别的并行度：设置会话级别的并行度，以优化特定会话的性能。例如：

ALTER SESSION SET parallel_degree_policy = AUTO;

使用AWR和ADDM报告生成AWR报告：通过生成AWR报告，可以全面了解数据库的性能状况。例如：

@?/rdbms/admin/awrrpt.sql

生成ADDM报告：使用ADDM报告识别系统中的性能瓶颈。例如：

@?/rdbms/admin/addmrpt.sql

在进行任何系统优化之前，建议备份重要的数据，并谨慎操作，以免引起其他问题。