一個監控系統每分鐘將 1 TB 的指標記錄寫入 Amazon S3。分析師使用 Amazon Athena 查詢這些資料，但由於資料量龐大，查詢速度很慢。儲存在 S3 中的哪種檔案格式可以改善 Athena 查詢效能？

Parquet 是一種柱狀儲存格式，能大幅提升 Amazon Athena 查詢效能。由於 Athena 查詢通常只讀取資料子集，Parquet 允許 Athena 只讀取相關的欄位，而非整個資料列，從而減少 I/O 操作並加快查詢速度。此外，Parquet 支援高效的壓縮和編碼，進一步縮小檔案大小，降低儲存成本並加速資料讀取。CSV 檔案是列式儲存，查詢時需讀取整行資料，效率較低。壓縮的 JSON 檔案雖然可以減少儲存空間，但仍是列式儲存，且解析 JSON 比 Parquet 複雜。RecordIO 檔案是深度學習中常用的序列化格式，不適用於 Athena 的分析查詢。