DSS 系统的特征是从大量的数据中产生有意义的报告。DSS 应用可能会经常与 OLTP 一起使用，但因为它们的设计要求差异很大，把 OLTP 系统用于决策支持不是好的主意。OLTP 的用户一般很多，而 DSS 系统的用户一般较少。决策支持系统的例子有与定单录入系统（OLTP系统）一起工作的现金流预测工具，该工具可以帮助决定需要多大的现金储备。另一个决策支持的例子是客户需求分析工具，该工具可以找出某个地域客户对哪个产品购买量最大。

　　决策支持系统的主要特征是：

　　读取大容量的数据，经常使用全表扫描作为存取数据的方法。

　　极少量地更新数据。一般而言，从OLTP 系统的数据（也可能是其它的数据源）会以批的方式流向 DDS 系统，用户自己极少会更新 DSS 的数据。

　　下图反映了DSS系统的特征：

　　DSS系统在运行时，有如下的一些要求：

　　合理的响应时间。

　　结果是准确的。

　　可以在白天使用。

　　为了满足上面的要求，应当从以下几个方面考虑调节数据库DSS应用系统。

　　1. 在使用应用逻辑和声明约束来维护完整性方面，切记声明完整性约束的代价要小。在DSS系统中，相关完整性约束和表的check 约束是主要使用的约束形式。

　　2. 尽量要使代码被存储过程对象共享。

　　3. 即使一条SQL语句在不同的运行环境下捆绑变量（bind variable）取了不同的值，Oracle认为他们是同样的SQL语句。因此，要使分析SQL语句的工作减少到最抵，应当使用捆绑变量，而不是将这些不同的值直接放到SQL语句中（使用 literal）（如果这样做了，Oracle 认为它们之间是不同的SQL，需要重新分析）。但是，这样做会有如下的损失：优化器无法知道列的可选择性。而完全写出来的SQL 语句（使用 literal），可使基于成本的Oracle优化器使用直方图统计（histogram）。

　　4. 无论如何，对DSS系统来说，分析 SQL 用的时间要比执行SQL语句用的时间要少的多。工作重点应当是优化SQL语句执行计划的存取路径上。这里的微小调节可能会带来几分钟，甚至是几小时性能的提高。开发人员必须考虑：