このトピックでは、Athena クエリのパフォーマンスを向上させるための一般的な情報と具体的な提案、および制限やリソース使用量に関連するエラーの回避方法について説明します。 大まかには、最適化は、サービス、クエリ、データ構造のカテゴリにグループ化できます。サービスレベルで行われた決定、クエリの記述方法に関する決定、データとテーブルの構造に関する決定はすべてパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
Athena のパフォーマンスを最適化する - Amazon Athena
このトピックでは、Athena クエリのパフォーマンスを向上させるための一般的な情報と具体的な提案、および制限やリソース使用量に関連するエラーの回避方法について説明します。 大まかには、最適化は、サービス、クエリ、データ構造のカテゴリにグループ化できます。サービスレベルで行われた決定、クエリの記述方法に関する決定、データとテーブルの構造に関する決定はすべてパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
Athenaでデータの格納形式ごとのクエリ実行性能を比較してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、唄うエンジニア、miyajima です。 仕事の中でAmazon Athenaを利用する機会があったため、今回はそのAmazon Athenaを使った性能比較を試してみました。 Amazon Athena とは - Amazon Athena Amazon Athena はS3に保存されているファイルのデータをSQL形式のクエリで直接検索することができるサービスです。 大量のデータを高速に分析、検索することができ、また一度テーブル定義すれば、あとはS3にファイルを置くだけで検索できるようになるのでデータの追加変更も容易です。またサーバレスですから費用は検索に使用した分だけとなり、運用コストも抑えられます。 Athenaサポートしているデータ形式は、以下のように多数用意されています。 一般的なデータファイル形式: CSV, TSV, JSON Hadoopの分散処理に適用した形式
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