注意事项和限制使用分区数据创建和加载表准备 Hive 风格和非 Hive 风格的数据用于查询考虑分区投影其他资源

对您的数据进行分区

通过分区您的数据，您可以限制每个查询扫描的数据量，从而提高性能并降低成本。您可按任何键对数据进行分区。一种常见的做法是根据时间对数据进行分区，通常会导致多级别分区方案。例如，每个小时都有数据传入的客户可能决定按年、月、日期和小时进行分区。另一位客户的数据来自许多不同的来源，但每天只加载一次，则可以按数据源标识符和日期进行分区。

Athena 可以使用 Apache Hive 风格的分区，其数据路径包含通过等号连接的键值对（例如，country=us/... 或 year=2021/month=01/day=26/...）。因此，路径包含分区键的名称和每个路径所表示的值。要将新的 Hive 分区加载到分区表中，您可以使用仅适用于 Hive 风格分区的 MSCK REPAIR TABLE 命令。

Athena 还可以使用非 Hive 风格的分区方案。例如，CloudTrail 日志和 Firehose 传输流在日期部分使用单独的路径组件，例如 data/2021/01/26/us/6fc7845e.json。对于此类非 Hive 样式的分区，您可以使用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来手动添加分区。

注意事项和限制

在使用分区时，请记住以下几点：

如果您查询分区表并在 WHERE 子句中指定分区，Athena 仅从该分区扫描数据。
如果您针对包含大量对象且数据未分区的 Amazon S3 存储桶发出查询，则此类查询可能影响 Amazon S3 中的 GET 请求速率限制并导致 Amazon S3 异常。为防止错误发生，请将数据分区。另外，考虑调整 Amazon S3 的请求速率。有关更多信息，请参阅最佳实践设计模式：优化 Simple Storage Service (Amazon S3) 性能。
要与 Athena 结合使用的分区位置必须使用 s3 协议（例如，s3://amzn-s3-demo-bucket/folder/）。在 Athena 中，当对包含的表运行 MSCK REPAIR TABLE 查询时，使用其他协议的位置（例如，s3a://amzn-s3-demo-bucket/folder/）将导致查询失败。
确保 Amazon S3 路径为小写而不是驼峰式大小写（例如，userid 而不是 userId）。如果 S3 路径为驼峰式大小写，则 MSCK REPAIR TABLE 不会将分区添加到 AWS Glue Data Catalog。有关更多信息，请参阅 MSCK REPAIR TABLE。
由于 MSCK REPAIR TABLE 同时扫描文件夹及其子文件夹以查找匹配的分区方案，请确保在单独的文件夹层次结构中保留单独表的数据。例如，假设您在 s3://amzn-s3-demo-bucket1 中拥有表 1 的数据，在 s3://amzn-s3-demo-bucket1/table-2-data 中拥有表 2 的数据。如果两个表都是按字符串分区的，则 MSCK REPAIR TABLE 会将表 2 的分区添加到表 1 中。为了避免这种情况，请使用单独的文件夹结构，如 s3://amzn-s3-demo-bucket1 和 s3://amzn-s3-demo-bucket2。请注意，此行为与 Amazon EMR 和 Apache Hive 一致。
如果将 AWS Glue Data Catalog 与 Athena 一起使用，请参阅 AWS Glue 端点和限额，以了解每账户和每表的分区服务限额。
- 尽管 Athena 支持查询具有 1000 万个分区的 AWS Glue 表，但 Athena 的单次扫描读取量最多为 100 万个分区。在这种情况下，分区索引可能有益。有关更多信息，请参阅 AWS 大数据博客文章：使用 AWS Glue Data Catalog 分区索引提高 Amazon Athena 查询性能。
如果您使用的是 AWS Glue Data Catalog，请求增加分区限额，请访问 AWS Glue 的服务限额控制台。

使用分区数据创建和加载表

要创建使用分区的表，请在 CREATE TABLE 语句中使用 PARTITIONED BY 子句。PARTITIONED BY 子句定义了对数据进行分区所用的键，如以下示例所示。LOCATION 子句指定了分区数据的根位置。


CREATE EXTERNAL TABLE users (
first string,
last string,
username string
)
PARTITIONED BY (id string)
STORED AS parquet
LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket'

创建表之后，您在分区中加载数据以进行查询。对于 Hive 样式的分区，您可以运行 MSCK REPAIR TABLE。对于非 Hive 样式的分区，您可以使用 ALTER TABLE ADD PARTITION 来手动添加分区。

准备 Hive 风格和非 Hive 风格的数据用于查询

以下部分介绍了如何准备 Hive 风格和非 Hive 风格的数据以便在 Athena 中查询。

在此场景中，分区存储在 Amazon S3 中的单独文件夹内。例如，以下是由 aws s3 ls 命令输出的示例广告展示的部分列表，其中列出了指定前缀下的 S3 对象：


aws s3 ls s3://elasticmapreduce/samples/hive-ads/tables/impressions/

    PRE dt=2009-04-12-13-00/
    PRE dt=2009-04-12-13-05/
    PRE dt=2009-04-12-13-10/
    PRE dt=2009-04-12-13-15/
    PRE dt=2009-04-12-13-20/
    PRE dt=2009-04-12-14-00/
    PRE dt=2009-04-12-14-05/
    PRE dt=2009-04-12-14-10/
    PRE dt=2009-04-12-14-15/
    PRE dt=2009-04-12-14-20/
    PRE dt=2009-04-12-15-00/
    PRE dt=2009-04-12-15-05/

日志存储在这里，列名称 (DT) 设置为等于日期、小时和分钟增量。当您向 DDL 提供父文件夹的位置、架构和分区列的名称时，Athena 可以查询这些子文件夹中的数据。

创建表

要从此类数据中生成一个表，请连同“dt”一起创建一个分区，如以下 Athena DDL 语句所示：


CREATE EXTERNAL TABLE impressions (
    requestBeginTime string,
    adId string,
    impressionId string,
    referrer string,
    userAgent string,
    userCookie string,
    ip string,
    number string,
    processId string,
    browserCookie string,
    requestEndTime string,
    timers struct<modelLookup:string, requestTime:string>,
    threadId string,
    hostname string,
    sessionId string)
PARTITIONED BY (dt string)
ROW FORMAT  serde 'org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe'
LOCATION 's3://elasticmapreduce/samples/hive-ads/tables/impressions/' ;

此表使用 Hive 的本机 JSON 串行器/解串器来读取在 Amazon S3 中存储的 JSON 数据。有关支持的格式的更多信息，请参阅为您的数据选择 SerDE。

运行 MSCK REPAIR TABLE

运行 CREATE TABLE 查询后，在 Athena 查询编辑器中运行 MSCK REPAIR TABLE 命令来加载分区，如以下示例所示。


MSCK REPAIR TABLE impressions

运行此命令后，即可进行数据查询。

查询数据

使用分区列从展示表中查询数据。示例如下：


SELECT dt,impressionid FROM impressions WHERE dt<'2009-04-12-14-00' and dt>='2009-04-12-13-00' ORDER BY dt DESC LIMIT 100

此查询应显示与以下内容类似的结果：


2009-04-12-13-20    ap3HcVKAWfXtgIPu6WpuUfAfL0DQEc
2009-04-12-13-20    17uchtodoS9kdeQP1x0XThKl5IuRsV
2009-04-12-13-20    JOUf1SCtRwviGw8sVcghqE5h0nkgtp
2009-04-12-13-20    NQ2XP0J0dvVbCXJ0pb4XvqJ5A4QxxH
2009-04-12-13-20    fFAItiBMsgqro9kRdIwbeX60SROaxr
2009-04-12-13-20    V4og4R9W6G3QjHHwF7gI1cSqig5D1G
2009-04-12-13-20    hPEPtBwk45msmwWTxPVVo1kVu4v11b
2009-04-12-13-20    v0SkfxegheD90gp31UCr6FplnKpx6i
2009-04-12-13-20    1iD9odVgOIi4QWkwHMcOhmwTkWDKfj
2009-04-12-13-20    b31tJiIA25CK8eDHQrHnbcknfSndUk

在以下示例中，aws s3 ls 命令显示存储在 Amazon S3 中的 ELB 日志。请注意，数据布局不使用 key=value 对，因此不是 Hive 格式。（aws s3 ls 命令的 --recursive 选项指定了列出的指定目录或前缀下的所有文件或对象。）


aws s3 ls s3://athena-examples-myregion/elb/plaintext/ --recursive

2016-11-23 17:54:46   11789573 elb/plaintext/2015/01/01/part-r-00000-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:46    8776899 elb/plaintext/2015/01/01/part-r-00001-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:46    9309800 elb/plaintext/2015/01/01/part-r-00002-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47    9412570 elb/plaintext/2015/01/01/part-r-00003-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47   10725938 elb/plaintext/2015/01/01/part-r-00004-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:46    9439710 elb/plaintext/2015/01/01/part-r-00005-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47          0 elb/plaintext/2015/01/01_$folder$
2016-11-23 17:54:47    9012723 elb/plaintext/2015/01/02/part-r-00006-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47    7571816 elb/plaintext/2015/01/02/part-r-00007-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47    9673393 elb/plaintext/2015/01/02/part-r-00008-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48   11979218 elb/plaintext/2015/01/02/part-r-00009-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48    9546833 elb/plaintext/2015/01/02/part-r-00010-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48   10960865 elb/plaintext/2015/01/02/part-r-00011-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48          0 elb/plaintext/2015/01/02_$folder$
2016-11-23 17:54:48   11360522 elb/plaintext/2015/01/03/part-r-00012-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48   11211291 elb/plaintext/2015/01/03/part-r-00013-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48    8633768 elb/plaintext/2015/01/03/part-r-00014-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49   11891626 elb/plaintext/2015/01/03/part-r-00015-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49    9173813 elb/plaintext/2015/01/03/part-r-00016-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49   11899582 elb/plaintext/2015/01/03/part-r-00017-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49          0 elb/plaintext/2015/01/03_$folder$
2016-11-23 17:54:50    8612843 elb/plaintext/2015/01/04/part-r-00018-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:50   10731284 elb/plaintext/2015/01/04/part-r-00019-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:50    9984735 elb/plaintext/2015/01/04/part-r-00020-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:50    9290089 elb/plaintext/2015/01/04/part-r-00021-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:50    7896339 elb/plaintext/2015/01/04/part-r-00022-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51    8321364 elb/plaintext/2015/01/04/part-r-00023-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51          0 elb/plaintext/2015/01/04_$folder$
2016-11-23 17:54:51    7641062 elb/plaintext/2015/01/05/part-r-00024-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51   10253377 elb/plaintext/2015/01/05/part-r-00025-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51    8502765 elb/plaintext/2015/01/05/part-r-00026-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51   11518464 elb/plaintext/2015/01/05/part-r-00027-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51    7945189 elb/plaintext/2015/01/05/part-r-00028-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51    7864475 elb/plaintext/2015/01/05/part-r-00029-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51          0 elb/plaintext/2015/01/05_$folder$
2016-11-23 17:54:51   11342140 elb/plaintext/2015/01/06/part-r-00030-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51    8063755 elb/plaintext/2015/01/06/part-r-00031-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52    9387508 elb/plaintext/2015/01/06/part-r-00032-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52    9732343 elb/plaintext/2015/01/06/part-r-00033-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52   11510326 elb/plaintext/2015/01/06/part-r-00034-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52    9148117 elb/plaintext/2015/01/06/part-r-00035-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52          0 elb/plaintext/2015/01/06_$folder$
2016-11-23 17:54:52    8402024 elb/plaintext/2015/01/07/part-r-00036-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52    8282860 elb/plaintext/2015/01/07/part-r-00037-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52   11575283 elb/plaintext/2015/01/07/part-r-00038-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:53    8149059 elb/plaintext/2015/01/07/part-r-00039-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:53   10037269 elb/plaintext/2015/01/07/part-r-00040-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:53   10019678 elb/plaintext/2015/01/07/part-r-00041-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:53          0 elb/plaintext/2015/01/07_$folder$
2016-11-23 17:54:53          0 elb/plaintext/2015/01_$folder$
2016-11-23 17:54:53          0 elb/plaintext/2015_$folder$

运行 ALTER TABLE ADD PARTITION

由于数据不是 Hive 格式，因此创建表后，您不能使用 MSCK REPAIR TABLE 命令将分区添加到表中。相反，您可以使用 ALTER TABLE ADD PARTITION 命令手动添加每个分区。例如，要加载 s3://athena-examples-myregion/elb/plaintext/2015/01/01/ 中的数据，您可以运行以下查询。请注意，对于每个 Amazon S3 文件夹不需要单独的分区列，并且分区键值可能与 Amazon S3 键不同。


ALTER TABLE elb_logs_raw_native_part ADD PARTITION (dt='2015-01-01') location 's3://athena-examples-us-west-1/elb/plaintext/2015/01/01/'

如果分区已经存在，您会收到错误 Partition already exists（分区已存在）。要避免此错误，您可以使用 IF NOT EXISTS 子句。有关更多信息，请参阅 ALTER TABLE ADD PARTITION。要删除分区，您可以使用 ALTER TABLE DROP PARTITION。

考虑分区投影

要避免必须自行管理分区，您可以使用分区投影。对于预先知道其结构的高度分区表，分区投影是一个选项。在分区投影中，分区值和位置是根据配置的表属性计算得出的，而不是从元数据存储库中读取出的。由于内存式计算比远程查找更快，因此使用分区投影可以显著减少查询运行时。

有关更多信息，请参阅将分区投影与 Amazon Athena 结合使用。

其他资源

有关 Firehose 数据分区选项的信息，请参阅 Amazon Data Firehose 示例。
您可以通过使用 JDBC 驱动程序自动添加分区。
您可以使用 CTAS 和 INSERT INTO 对数据集进行分区。有关更多信息，请参阅将 CTAS 和 INSERT INTO 用于 ETL 和数据分析。

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文档惯例

其他资源

分区投影