近几年,在全球信息化大潮的推动下,我国的信息化水平也有很大发展。信息化水平提升的体现是各种信息系统的大规模建设。但是普通事务型信息系统并不能有效利用历史数据,完整地体现出信息的价值。此时分析型信息系统的基础技术数据仓库技术也进入到公司或者政府系统,为公司或政府机关提供专题查询以及分析决策。数据仓库中数据最显著的特点是数据量大,并且需要对外提供面向主题查询服务。此时数据仓库的数据同步慢,数据加工周期长,查询数据慢等问题逐渐暴露出来,性能的研究也就成为国内外研究的热点。本文首先介绍了数据仓库的理论基础以及数据仓库体系结构。通过其理论以及体系结构可以知道,数据仓库与传统的数据库系统有比较大的差别。数据仓库中的核心思想是对数据颗粒进行加工整理,将详细的历史数据进行加工成大颗粒、满足主题查询以及业务需要的数据。由于颗粒数据形成以后,需要满足数据仓库数据的增长,新数据颗粒的构建。由Oracle数据仓库中的数据增长技术和数据颗粒所形成的相关技术可知,物化视图技术,表分区技术以及索引技术为所有优化技术中比较关键的技术。通过介绍具体的关键性能优化技术,结合Oracle数据仓库环境,对其适用范围以及优化方式进行深入的研究。在实际应用环境中,性能优化技术需要根据实际数据情况。在贵州地税的数据仓库中,广泛应用物化视图技术,表分区技术、索引技术以及相结合的物化视图表分区技术。本文在技术应用方面,对性能优化技术的综合运用进行展示。