在Linux环境下对Oracle数据库进行查询优化，可以采取以下几种策略：
1. 硬件优化
- 增加内存：Oracle数据库在内存中缓存数据，因此增加内存可以提高性能。
- 使用高速磁盘：使用SSD或者NVMe等高速磁盘来存储数据库文件，可以加快读写操作的速度。
- 多核CPU：利用多核CPU的并行处理能力，可以提高查询和事务处理的效率。
2. 参数优化
- SGA（共享内存区）优化：调整SGA的大小，包括共享池、大型池和Java池等，以适应实际工作负载。
- PGA（进程全局区）优化：调整PGA的大小，确保每个进程有足够的内存空间来执行操作。
- 连接数优化：合理设置最大连接数和并发连接数，以提高并发处理能力。
- 日志缓冲区优化：调整日志缓冲区的大小和数量，以提高日志写入性能。
- 查询优化：通过使用索引、分区表和物化视图等技术，优化查询语句，提高查询效率。
3. SQL语句优化
- 使用合适的索引：为经常用于查询的列创建索引，以加快查询速度。
- 编写高效的查询语句：避免使用
SELECT *，只选择需要的列，减少磁盘I/O。
- 使用优化器提示（Hint）：根据具体情况，使用Hint指令告诉优化器如何执行查询。
- 统计信息的准确性：收集和更新表的统计信息，以便优化器可以更好地选择执行计划。
- 使用分区表：对大型表进行分区，可以提高查询效率，并且简化数据维护操作。
4. 绑定变量
- 减少硬解析：使用绑定变量可以减少SQL解析的频率，提高查询性能。
5. 并行化策略
- 使用并行执行：对于大型查询或涉及大量数据的操作，可以使用并行执行来加速查询。
6. 监控和分析
- 使用工具进行监控和分析：如SQL Trace、Explain Plan、AWR、SQL Tuning Advisor等，可以帮助识别性能瓶颈并采取相应的优化措施。
7. 其他优化技巧
- 使用函数和视图：将复杂的查询语句封装成视图或使用分析函数，可以简化查询。
- 物化视图：对于经常访问的数据，可以创建物化视图，将查询结果存储起来，以便快速访问。
- 定期维护数据库：包括更新统计信息、重建索引等，以确保数据库性能稳定。
通过上述方法，可以有效地优化Linux环境下Oracle数据库的查询性能。需要注意的是，在进行任何重大更改之前，建议先备份数据并在测试环境中验证更改的影响。