用flash_transaction_query回滚已提交事务，加上条件筛选过后，一直查询中
flash_transaction_query回滚事务提交慢的问，一个是检查您回滚的事务涉及的记录数是否过大。尤其当的您数据库访问比较多的时候，比较繁忙的时候。
切换undo_tablespace
CREATE undo tablespace undotbs2 datafile '/home/ora10g/oradata/roger/undotbs2_01.dbf' SIZE 20m;
ALTER system SET undo_tablespace=undotbs2;
ALTER system SET undo_retention=900; #降低记录数
具体您可以看看同类问题的解决方法：
https://blog.csdn.net/rudygao/article/details/37501421
以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：
如果使用Oracle的闪回事务查询功能，查询数据量很大并且查询速度很慢，那么可以考虑以下几种方法来优化：
使用索引：如果查询语句中涉及到的字段没有索引，那么查询的速度会非常慢。因此，可以考虑创建索引来优化查询速度。
缩小查询范围：可以通过添加条件来缩小查询的范围，比如时间范围、关键字等。这样可以减少查询的数据量，提高查询速度。
优化SQL语句：检查SQL语句是否存在不必要的联接、子查询等，如果存在可以进行优化，以提高查询速度。
增加系统资源：如果查询数据量非常大，可以考虑增加系统资源，比如增加内存、CPU等，以提高系统性能。
限制查询结果数量：可以使用ROWNUM或LIMIT关键字限制查询结果的数量，从而减少查询的数据量。
分批查询：将查询结果分批获取，每次获取一定数量的数据，以减轻系统负担，提高查询速度。
希望以上建议对您有所帮助。
参考GPT和自己的思路，flash_transaction_query 是一个函数，是在 Flask 应用程序上下文中调用数据库事务时的装饰器，它用于确保每次请求结束后都会提交或回滚事务。如果您想回滚已经提交的事务，可以在函数中抛出异常，例如：
from flask import flash, redirect, url_for
from yourapp import db
@app.route('/your_route')
def your_route():
try:
# your database operations here
db.session.commit() # 提交事务
except Exception as e:
db.session.rollback() # 回滚事务
flash('An error occurred: {}'.format(str(e)))
return redirect(url_for('error_handler'))
return redirect(url_for('success_handler'))
上面的代码演示了如何在 Flask 中使用 db.session.rollback() 来回滚已提交的事务。如果有条件筛选过后，一直查询中，可能是因为该操作一直没有完成，导致事务没有被提交或回滚，需要根据具体的代码和错误信息进一步分析问题原因。
仅供参考：
flashback transaction query 是一个强大的工具，可以查询历史版本的数据，但是也会对性能产生一定的影响。如果你的查询比较复杂，耗时较长，那么可以尝试对查询进行优化，包括但不限于以下几个方面：
1.创建索引：通过创建索引可以加快数据查询的速度。可以使用 explain plan 来分析查询语句的执行计划，找到查询语句中的瓶颈，然后针对性地创建索引。注意，创建索引会对写入操作的性能产生一定的影响，需要谨慎处理。
2.优化查询语句：查询语句的编写方式也会影响查询性能。可以尝试优化查询语句，比如避免使用子查询、避免使用 like 等操作。
3.分区表：如果表中数据较大，可以使用分区表来加快查询速度。
4.调整系统参数：调整一些系统参数，比如 sga_max_size、pga_aggregate_target、db_file_multiblock_read_count 等，可以对查询性能产生影响。
5.加强硬件：增加CPU、内存、存储等硬件资源可以提高数据库的查询性能。
除此之外，如果你的数据量较大，可以考虑使用分布式数据库或者使用缓存等技术来提高查询性能。
关于ORACLE大表（数据量）查询缓慢的一种解决方案
借鉴下
https://blog.csdn.net/weixin_40735297/article/details/101757886
查询过多或者过于频繁可能会导致性能问题，首先可以使用explain plan命令来查看查询计划，找到慢查询的瓶颈所在。然后限制查询范围，缩小数据集。闪回事务查询操作的范围越小，执行速度就越快。可以根据时间、事务类型、表名等条件进行筛选。对于大表或者经常进行闪回事务查询的表，可以考虑使用分区或者索引组织表来优化查询性能。
该回答引用ChatGPT
如果使用flashback_transaction_query查询的数据量很大，会导致查询时间过长。有几种方法可以尝试解决这个问题：
在查询时添加更多的条件筛选，缩小查询范围。例如，使用时间范围、相关用户或表等条件进行筛选，以减少查询的数据量。
使用Oracle的DBMS_FLASHBACK_ARCHIVE包中的子程序PURGE_FLASHBACK_ARCHIVE来清除已过期的闪回区域，以释放空间并提高查询性能。
如果使用了Oracle 12c及以上版本，则可以尝试使用as of子句代替flashback_transaction_query进行查询。as of子句可以基于时间点查询数据，因此可以更加高效地检索。
调整数据库的参数以提高查询性能。例如，增加内存、调整磁盘缓存等。可以使用V$FLASH_RECOVERY_AREA_USAGE和V$RECOVERY_FILE_DEST查看闪回区域的使用情况和磁盘空间限制，以确定是否需要调整参数。
需要根据具体情况进行适当的优化，以提高查询性能。
总之，如果通过上述方法无法解决问题，建议查看 MySQL MGR 的日志，以确定具体的错误原因，并采取相应的措施解决问题。