Oracle的pivot函数可以处理大数据，但需要根据实际情况进行适当的优化和调整，以确保查询性能。以下是一些处理大数据时可以采取的优化方法：
使用合适的索引：在进行pivot操作时，确保原始数据表和任何需要连接的表都有适当的索引，以提高查询性能。
分区表：如果数据量非常大，可以考虑将数据表分区，以便在查询时只处理需要的数据分区，提高查询效率。
使用并行查询：通过使用Oracle的并行查询功能，可以在多个CPU核心上同时处理查询操作，加快查询速度。
限制返回结果集大小：在进行pivot操作时，可以尝试限制返回结果集的大小，只查询需要的数据，避免处理过多的数据导致性能下降。
使用合适的硬件资源：确保数据库服务器有足够的内存和处理能力，以及良好的网络连接，以提高查询操作的性能。
通过以上优化方法，可以有效处理Oracle pivot函数在大数据场景下的查询操作，提高查询性能和效率。