有效利用服务来优化定价
有几种有效的方法可以优化您的 Athena 费用：
首先，通过使用 Parquet 或 ORC 等列式格式，可以显著减少扫描的数据量。
其次，您可以利用数据分区将查询限制在特定范围内，从而降低成本。
此外，对于常规分析，您可以仅提取所需的数据并将其单独存储，从而最大限度地减少扫描量。
减少数据扫描的技术
为了减少扫描的数据量，明智地编写查询非常重要。
特别是，避免使用“SELECT *”并仅选择您需要的列。
适当使用 WHERE 子句来仅扫描满足条件的数据也很有用。
此外，我们建议利用 Athena 统计数据来了解数据的特征并制定有效的查询计划。
使用成本管理工具监控费用
您可以利用 AWS 提供的成本管理工具有效地监控您的 Athena 费用。
例如，您可以使用 AWS Cost Explorer 对运行查询相关的成本进行详细分析。
您还可以使用 AWS 预算来设置 Athena 使用费上限，并防止超出预算。
这些工具的组合使您能够实时管理您的 Athena 成本。
如果您计划长期使用 Athena，制定成本管理策略非常重要。
例如，您可以通过定期监控数据扫描量和优化常用查询来实现持续的成本节约。
此外，将常用数据以最佳格式存储在Athena中也能有效降低处理成本。
此外，您可以通过在团队之间分享最佳实践并促进高效的查询执行来减少不必要的成本。
Amazon Athena 与 Amazon Redshift 的比较
Amazon Athena和Amazon Redshift都是AWS提供的数据分析工具，但它们的功能和用途不同。
Athena 是无服务器的，并提供快速分析，使其非常适合小型数据集和临时查询。
另一方面，Redshift 被设计为数据仓库解决方案，适合大规模、复杂的数据分析。
在本节中，我们将仔细研究这两种服务之间的差异，并解释每种服务何时最适合您的需求。
Amazon Athena 和 Amazon Redshift 之间的基本区别
Athena 是无服务器的，可查询直接存储在 Amazon S3 中的数据。
相比之下，Redshift 在集 荷兰电报数据 群内加载和管理数据，提供高级数据仓库功能。
Athena 不需要基础设施管理，并采用现收现付模式。
另一方面，Redshift 注重性能，其优势在于能够高效地处理复杂查询和大型数据集。
性能和可扩展性的差异
Athena 非常适合中小规模的数据分析，并且可以根据查询进行扩展。
另一方面，Redshift 专注于处理大量数据，并通过扩大或扩展集群来提高性能。
Redshift 还使用缓存和高级查询优化来提供高性能，即使对于复杂的分析也是如此。
另一方面，Athena 注重实时性和敏捷性。