Uma empresa está construindo uma plataforma de análise com Amazon S3 como data lake e Amazon Redshift como data warehouse. A empresa pretende usar o Amazon Redshift Spectrum para consultar dados do S3. Quais ações PRODUZIRÃO O DESEMPENHO DE CONSULTA MAIS RÁPIDO? (Selecione duas.)

Utilizar um formato de arquivo de armazenamento colunar (como Parquet ou ORC) é crucial porque o Redshift Spectrum lê apenas as colunas necessárias para a consulta, reduzindo significativamente a quantidade de dados escaneados e melhorando o desempenho. Particionar os dados com base nos predicados de consulta mais comuns permite que o Redshift Spectrum elimine partições inteiras que não contêm os dados relevantes, minimizando ainda mais o volume de dados a serem processados. Compactar arquivos individuais entre 1 GB e 5 GB com gzip é uma boa prática para otimizar o Redshift Spectrum, mas não é a opção mais impactante para o desempenho geral da consulta em comparação com formatos colunares e particionamento. Dividir dados em arquivos muito pequenos (menos de 10 KB) cria sobrecarga excessiva de metadados e operações de E/S. Usar formatos de arquivo não "splittable" impede o processamento paralelo, degradando o desempenho.