在数据库管理中，查询优化是提高系统性能的关键环节。针对标题和描述中提到的问题，我们将深入探讨如何通过调整SQL执行计划和优化索引结构来提升查询效率。在本例中，我们关注的是Oracle数据库，一个广泛使用的商业关系型数据库管理系统。
执行计划是数据库解析器根据SQL语句生成的一种详细步骤，它描述了数据库如何执行查询，包括选择的数据访问路径、排序方法以及可能的临时表创建等。当查询执行速度慢时，分析执行计划能帮助我们识别性能瓶颈。在给出的查询语句中，我们看到一个连接查询，涉及`ODS.I_ORG_PARTY_RELATIONSHIP`（部门基础表）和`ODS.CR_PARTY_ATTRIBUTE`（部门属性表）。执行计划显示结果集较大的表是性能问题的主要来源。
这个查询的目的是获取部门（child_party_id）的多个属性信息，如公司地址、企业性质等。然而，由于使用了大量的DECODE函数和GROUP BY子句，数据库需要对每一条匹配的记录进行多次操作，这可能导致大量的磁盘I/O和CPU消耗。
优化此查询的一个策略是改进索引结构。当前，`ODS.I_ORG_PARTY_RELATIONSHIP`有一个CHILD_PARTY_ID的索引，而`ODS.CR_PARTY_ATTRIBUTE`有两个索引，分别针对ATTR_NAME和PARTY_ID。尽管这些索引可以加速单个字段的查找，但在当前查询中，它们并未充分发挥作用。
考虑以下优化措施：
1. **创建复合索引**：为`ODS.CR_PARTY_ATTRIBUTE`创建一个复合索引，包含PARTY_ID和ATTR_NAME。这样，数据库可以同时利用这两个字段快速定位到所需的数据，减少索引扫描次数。
2. **使用JOIN代替子查询**：考虑将多个DECODE函数替换为单独的JOIN或子查询，每个子查询只针对一个特定的属性。这样，数据库可以更有效地并行处理各个部分，减少总体计算复杂性。
3. **物化视图**：如果这些查询是常见的，可以创建物化视图，预先计算并存储结果。物化视图的更新可以通过触发器或定时任务来维护，以保持与原始数据的一致性。
4. **使用函数索引**：对于频繁用到的DECODE函数，可以创建函数索引，使得数据库可以直接利用索引来执行这部分逻辑，减少计算开销。
5. **分区表**：如果数据量非常大，考虑对`ODS.CR_PARTY_ATTRIBUTE`进行分区，例如按PARTY_ID或时间进行分区，可以进一步提高大表的查询效率。
6. **查询重写和绑定变量**：使用绑定变量防止硬解析，确保相同的SQL语句执行时能复用已编译的执行计划。此外，查询重写也可能帮助数据库自动选择更优的执行路径。
需要注意的是，优化不仅仅是添加更多的索引。有时，调整查询逻辑、重新设计表结构，甚至升级硬件都可能是必要的。在实际操作中，应先进行性能测试，对比不同优化方案的效果，以确定最佳实践。记住，没有放之四海而皆准的解决方案，每个系统都有其独特的性能挑战，需要具体问题具体分析。
