データエンジニアがAmazon S3のデータに対してAmazon Athenaクエリを実行し、メタデータにAWS Glue Data Catalogを使用しています。S3データセットのパーティション数が非常に多いため、クエリプランニングが遅くなっています。Athenaのプランニング時間を短縮し、ボトルネックを解消するには、どのアクションを実行すればよいですか？（2つ選択）

AWS Glueパーティションインデックスを作成し、パーティションフィルタリングを有効にすることで、Athenaは多数のパーティションから関連するパーティションを効率的に特定し、クエリプランニングの時間を短縮できます。S3バケットプレフィックスに基づいてAthenaパーティションプロジェクションを使用すると、Athenaはメタデータをスキャンする代わりに、定義されたパターンに基づいてパーティションを推測するため、特にパーティション数が多い場合にプランニングが高速化されます。データをバケット化してもプランニング時間には直接影響せず、クエリ実行時のデータスキップに役立ちます。Parquet形式への変換はクエリ実行パフォーマンスを向上させますが、プランニング時間には直接影響しません。S3DistCPは小さなファイルを結合しますが、これもプランニング時間ではなく、クエリ実行時のI/O効率に影響します。