首先理解什么是同比数据：它是指同一统计周期内不同年份的数据对比结果，通常用来衡量某个指标随年度变化的趋势和发展情况。例如，今年第二季度销售额相对于去年二季度的同比增长率等。
要在Oracle数据库中执行同比数据查询，首先要确保表结构设计合理，并包含有完整的时间戳字段（如日期或时间段）。然后通过SQL语句构造合适的查询条件来获取相应时期的两组或多组合并比对数据。
以下是一个简单的示例：
sql
SELECT
TO_CHAR(y1.sale_date,'YYYY-Q') AS quarter,
y1.sales_amount as sales_this_year,
(y2.sales_amount - y1.sales_amount) / NULLIF(y1.sales_amount, 0) * 100.0 AS growth_rate
FROM
your_table y1 JOIN (
SELECT sale_date, SUM(sales_amount) AS sales_amount
FROM your_table WHERE YEAR(sale_date)=YEAR(CURRENT_DATE)-1 GROUP BY TRUNC(sale_date, 'Q')
) y2 ON TRUNC(y1.sale_date, 'Q') = TRUNC(y2.sale_date, 'Q');
上述SQL实现了从当前年的销售记录和去年同期销售记录做JOIN操作，计算每个季度的销售额及增长率。这里使用了`TRUNC()`函数按季度截取日期以匹配同期数据，同时用到了NULLIF防止除数为零的问题。
进一步地，对于复杂的多维度同比分析需求，则可能需要结合窗口函数(`LAG()`, `LEAD()`)或者自连接等方式完成跨期数据关联运算；也可能需要用到聚合函数以及CASE WHEN逻辑判断来进行更细致化的数据切片处理。
此外，为了提高大数据量下的性能表现，可以考虑建立合适索引优化查询速度，比如针对频繁用于分组排序的时间字段创建B-tree索引或是基于特定应用场景构建位图索引。而在长期存储大量历史数据的情况下，运用分区技术(范围/列表/哈希分区)，能显著减少IO负担，加速同比查询过程中的数据筛选步骤。
总结来说，依托于Oracle强大的功能特性，通过对基础架构的良好规划布局，恰当选择和编写SQL查询策略，辅之以合理的硬件资源配置和技术调优措施，我们完全能够在海量的历史交易数据池里高效提取出有价值的同比统计数据，为企业战略制定提供有力支持。