有了这些信息，发现收获还是不小的，我写了一个脚本，来嵌入customer_id这个字段，来查看每个分区中需要删除的数据情况，结果发现第一个分区有8千多万条数据，查询的时间很长，最后竟然没有数据可以删除，其它的分区测试的时候执行速度都很快。
分区C25_M2_S8中的要删除的数据有9百多万，其它分区都没有匹配的数据，从数据层面，我是没法确定这些分区一定没有可能插入新数据的。
所以分析了上面的情况，我对分区C25_M2_S1做了特殊处理，按照执行计划是走索引扫描的，因为查询条件的范围有点大，还没有匹配的数据，所以我尝试走全表扫描，开启了并行，经过测试，发现速度还是很快的，基本在1分钟左右就能够很快过滤出数据来。
所以从数据层面我提供的语句如下，把最大的分区放在了最后处理。
set linesize 200
set timing on
set time on
alter session force parallel dml parallel 16;
delete event partition(C25_M2_S2) where cycle_code=25 and cycle_month=2 and cycle_year=2015 and customer_id=5289835;
commit;
delete event partition(C25_M2_S3) where cycle_code=25 and cycle_month=2 and cycle_year=2015 and customer_id=5289835;
commit;
delete event partition(C25_M2_S4) where cycle_code=25 and cycle_month=2 and cycle_year=2015 and customer_id=5289835;
commit;
。。。。。。。
delete event partition(C25_M2_S20) where cycle_code=25 and cycle_month=2 and cycle_year=2015 and customer_id=5289835;
commit;
delete /*+ full(rated_event) parallel(rated_event,16) */ event partition(C25_M2_S1) where cycle_code=25 and cycle_month=2 and cycle_year=2015 and customer_id=5289835;
commit;
事情到此一般就结束了，开发找到我，我们做了进一步的沟通，她根据我提供的脚本提出了一些问题，她从业务层面来做了确认，说数据只会在C25_M2_S8这个分区上，有了业务确认，调优的语句就更加简化了。
set linesize 200
set timing on
set time on
alter session force parallel dml parallel 16;
delete event partition(C25_M2_S8) where cycle_code=25 and cycle_month=2 and cycle_year=2015 and customer_id=5289835;
commit;
查看执行计划，合理的走了全表扫描，因为分区中有1千多万的记录，删除900多万的数据，走全表扫描还是情理之中的。
Plan hash value: 1742190108
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| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
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| 0 | DELETE STATEMENT | | 9115K| 382M| 19351 (1)| 00:03:53 | | | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10000 | 9115K| 382M| 19351 (1)| 00:03:53 | | | Q1,00 | P->S | QC (RAND) |
| 3 | DELETE | EVENT | | | | | | | Q1,00 | PCWP | |
| 4 | PX BLOCK ITERATOR | | 9115K| 382M| 19351 (1)| 00:03:53 | 248 | 248 | Q1,00 | PCWC | |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL| EVENT | 9115K| 382M| 19351 (1)| 00:03:53 | 248 | 248 | Q1,00 | PCWP | |
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