在Oracle数据库中，优化包含大量数据和复杂关联查询的报表生成过程可以采取以下策略：
1、优化查询语句：仔细审查查询语句，并确保使用了合适的索引、正确的连接类型和最佳的查询计划。可以通过使用EXPLAIN PLAN来分析查询执行计划，识别潜在的性能问题，并对查询进行重写或重新设计。
2、创建合适的索引：为报表查询中经常使用的列创建合适的索引，以提高查询的性能。考虑选择覆盖索引，它们包含所需的所有列，从而避免回表操作。
3、使用分区表：如果报表查询的数据量很大，考虑将表分区，根据业务需求将数据分散到多个独立的分区中。这样可以减少查询的数据量，并提高查询的性能。
4、缓存结果集：如果报表生成的结果不经常变动，可以将结果缓存在内存中，以避免每次都重新执行查询。可以使用Oracle的MATERIALIZED VIEW或者缓存技术如Oracle In-Memory等。
5、并行查询处理：对于大规模数据集，可以考虑使用并行查询来加速报表生成过程。通过配置并行度，让多个进程同时处理查询，从而利用多核处理能力和资源。
6、分页查询：如果报表需要分页显示数据，可以使用ROWNUM或者ROW_NUMBER()函数进行分页查询。这样可以减少一次性返回大量数据的开销，只获取需要的分页数据。
7、定期收集统计信息：通过定期收集统计信息，Oracle可以更好地估计查询成本和选择最佳的执行计划。使用DBMS_STATS包来收集表、索引和列的统计信息，以保持最新的优化计划。
8、硬件和服务器配置：考虑合理的硬件和服务器配置，包括适当的内存、磁盘和网络带宽来支持大规模数据处理和查询需求。
9、使用临时表或物化视图：对于查询中频繁使用的子查询或者计算结果集，可以将其保存在临时表或物化视图中。这样可以避免重复计算，并提高查询的性能。
10、调整数据库参数：根据具体需求，调整数据库的参数配置可以提升报表生成的性能。例如，增加PGA和SGA内存大小、调整并行度相关参数、调整I/O缓冲区等。
11、数据归档和分离历史数据：对于历史数据，可以考虑进行数据归档，将较早的数据移至归档表或单独的存储位置。这样可以减少主要报表查询的数据量，提高查询效率。
12、数据压缩：对于大量重复或冗余的数据，可以使用数据压缩技术来减少存储空间和I/O操作。Oracle提供了多种数据压缩选项，如基于列的压缩、基于表的压缩等。
13、分布式查询：如果数据库架构支持，在分布式环境中执行查询可以通过将查询任务分散到多个节点来提高性能。这可以通过Oracle的分布式数据库功能来实现。
14、数据库分片：对于超大数据量的情况，可以考虑使用数据库分片技术将数据分散到多个独立的数据库中。这样可以减少单个数据库的负载，并提高整体报表查询的性能。
15、定期监控和优化：持续监控报表生成过程的性能，并进行必要的调整和优化。数据库性能工具如AWR、ADDM等可以帮助收集性能数据，并提供诊断建议。
以上是一些常见的优化策略，具体的优化方案可能因数据库的版本、表结构和查询需求而有所不同。建议在实施优化前进行测试和验证，以确保优化措施能够达到预期的效果。另外，如果报表生成过程依赖于ETL（抽取、转换、加载）流程，也应该综合考虑ETL过程的优化。
记住，优化报表生成的过程是一个综合性的任务，需要结合业务需求、数据库设计和查询特点来制定最佳的优化策略。在实施优化前，建议进行测试和评估，以确保优化措施能够满足性能目标并符合预期效果。
