Bir veri mühendisi, Amazon S3'teki verilere karşı Amazon Athena sorguları çalıştırıyor ve meta veriler için AWS Glue Data Catalog'u kullanıyor. S3 veri kümesi çok sayıda bölüme (partition) sahip olduğu için sorgu planlaması yavaştır. Hangi eylemler Athena planlama süresini azaltacak ve darboğazı çözecektir? (İki tane seçin.)

Çok sayıda bölüm (partition) içeren Amazon S3 veri kümelerinde Athena sorgu planlamasını hızlandırmak için iki etkili yöntem vardır. Birincisi, bir AWS Glue bölüm dizini oluşturmak ve bölüm filtrelemeyi etkinleştirmektir. Bu, Athena'nın sorgu sırasında ilgili bölümleri daha hızlı keşfetmesini ve gereksiz bölümleri taramasını önlemesini sağlar, böylece planlama süresi önemli ölçüde azalır. İkincisi, S3 bucket önekine dayalı Athena bölüm projeksiyonunu kullanmaktır. Bölüm projeksiyonu, Athena'nın bölümleri doğrudan S3 yollarından türetmesine olanak tanır, bu da harici bir meta veri deposuna (Glue Data Catalog gibi) yapılan çağrıları azaltır ve bölüm keşif sürecini hızlandırır. Diğer seçenekler bu senaryo için uygun değildir. Verileri gruplandırmak (bucket) sorgu performansını artırabilir ancak bölüm keşif süresini doğrudan etkilemez. Verileri Parquet formatına dönüştürmek sorgu yürütme performansını artırır ancak bölüm planlama darboğazını çözmez. Küçük nesneleri birleştirmek (S3DistCP) S3 listeleme performansını artırabilir ancak bölüm keşif mekanizmasını doğrudan optimize etmez.