44、AWS 数据查询、可视化与新兴技术应用

AWS 数据查询、可视化与新兴技术应用

1. Amazon Athena 查询优化

在使用 Amazon Athena 进行数据查询时，为了提高查询性能和效率，可采用以下优化策略：
- 谓词下推（Predicate Pushdown） ：
- 原理 ：将过滤条件（谓词）下推到被查询的数据源，让数据源在将数据返回给 Athena 之前进行过滤，从而显著减少 Athena 需要扫描和处理的数据量。
- 示例 ：假设有三个文件，数据已按 Value 列的值排序。若要执行查询 select * from Table where Value = 5 ，可先查看统计信息，发现第一个文件的最大值为 3，可跳过该文件；第二个文件中，查询键（ Value = 5 ）在文件的值范围内，读取该文件；由于第二个文件的最大值大于查询键的值，无需再读取后续文件。
- ORDER BY 子句优化 ：
- 使用排序键（Sort Key） ：对于经常需要排序的大表，可使用排序键来提高查询性能。排序键是用于对表中的数据进行排序的列或列集。使用排序键后，Athena 会按排序顺序存储表中的数据，从而显著减少查询时排序数据所需的时间。
- 使用 LIMIT 子句 ：如果只需要查询结果的前 N 行，可使用 LIMIT 子句限制返回的行数，减少需要排序和返回的数据量，提高查询性能。