Вам необходимо выполнить запрос к набору данных в Amazon S3 с помощью Amazon Athena. Набор данных содержит более 800 000 записей CSV; каждая запись имеет 200 столбцов и размер около 1,5 МБ, но большинство запросов обращаются только к 5–10 столбцам. Какое преобразование формата минимизирует время выполнения запроса?

Преобразование набора данных в столбцовый формат Apache Parquet значительно минимизирует время выполнения запроса, поскольку Parquet является столбцовым форматом хранения. Это означает, что данные хранятся по столбцам, а не по строкам. Когда запросы обращаются только к 5–10 столбцам из 200, Athena может считывать только необходимые столбцы, игнорируя остальные. Это уменьшает объем сканируемых данных, что напрямую снижает затраты и ускоряет выполнение запросов. JSON и XML — это форматы на основе строк, которые не обеспечивают преимуществ столбцового хранения, требуя сканирования всех данных для извлечения нужных столбцов. Сжатие CSV с помощью GZIP уменьшит размер файла и объем передаваемых данных, но Athena все равно будет вынуждена декомпрессировать и сканировать все строки и столбцы, чтобы найти необходимые данные, что менее эффективно, чем столбцовое хранение.