Инженер данных выполняет запросы Amazon Athena к данным в Amazon S3 и использует AWS Glue Data Catalog для метаданных. Планирование запросов выполняется медленно, потому что набор данных S3 имеет очень большое количество разделов. Какие действия сократят время планирования Athena и устранят узкое место? (Выберите два.)

Создание индекса раздела AWS Glue и включение фильтрации разделов значительно ускоряет планирование запросов Athena, поскольку Athena может быстрее находить нужные разделы, не сканируя все метаданные. Проекция разделов Athena позволяет Athena генерировать информацию о разделах на основе шаблонов, а не считывать ее из AWS Glue Data Catalog, что также сокращает время планирования для наборов данных с большим количеством разделов. Сегментирование данных (bucketing) улучшает производительность запросов, но не напрямую уменьшает время планирования. Преобразование данных в Parquet оптимизирует производительность запросов за счет колоночного хранения, но не решает проблему медленного планирования. Объединение мелких объектов (S3DistCP) уменьшает накладные расходы на чтение, но не влияет на планирование запросов, связанных с большим количеством разделов.