Ein Unternehmen erstellt eine Analyseplattform mit Amazon S3 als Data Lake und Amazon Redshift als Data Warehouse. Das Unternehmen beabsichtigt, Amazon Redshift Spectrum zu verwenden, um S3-Daten abzufragen. Welche Aktionen führen zur SCHNELLSTEN Abfrageleistung? (Wählen Sie zwei aus.)

Die Verwendung eines spaltenbasierten Speicherdateiformats wie Parquet oder ORC ist vorteilhaft, da Redshift Spectrum nur die benötigten Spalten liest, was die Datenmenge reduziert und die Abfrageleistung verbessert. Die Partitionierung der Daten basierend auf häufig verwendeten Abfrageprädikaten (z. B. Datum oder Region) ermöglicht es Redshift Spectrum, nur die relevanten Partitionen zu scannen, anstatt den gesamten Datensatz, was die Abfragezeit erheblich verkürzt. Das Komprimieren von Dateien auf 1 GB bis 5 GB ist zwar gut, aber gzip ist zeilenbasiert und nicht so effizient wie spaltenbasierte Formate. Das Aufteilen von Daten in sehr kleine Dateien (unter 10 KB) erhöht den Overhead und verlangsamt Abfragen. Nicht teilbare Dateiformate sind ungünstig, da Redshift Spectrum die parallele Verarbeitung nicht optimal nutzen kann.