Компания создает аналитическую платформу, используя Amazon S3 в качестве озера данных и Amazon Redshift в качестве хранилища данных. Фирма намерена использовать Amazon Redshift Spectrum для запроса данных S3. Какие действия ОБЕСПЕЧАТ НАИБОЛЕЕ БЫСТРУЮ производительность запросов? (Выберите два.)

Использование колоночного формата файла, такого как Parquet или ORC, значительно повышает производительность запросов Redshift Spectrum. Это связано с тем, что Redshift Spectrum может считывать только те столбцы, которые необходимы для запроса, а не всю строку, что уменьшает объем сканируемых данных. Разделение данных на основе часто используемых предикатов запросов (например, по дате или региону) позволяет Redshift Spectrum сканировать только релевантные разделы данных, а не весь набор данных, что также сокращает объем сканирования и ускоряет запросы. Сжатие файлов до 1-5 ГБ с помощью gzip может быть полезным, но само по себе не является наиболее быстрым подходом без колоночного формата и партиционирования. Файлы размером менее 10 КБ создают слишком много мелких объектов, что увеличивает накладные расходы и снижает производительность. Неразбиваемые форматы файлов не позволяют Redshift Spectrum эффективно распараллеливать чтение данных, что замедляет запросы.