某公司將來自多個帳戶的 VPC flow logs 集中存入單一 S3 儲存桶。日誌以 gzip 壓縮的文字檔形式儲存，並且必須無限期保留。分析師對這些日誌執行即席 Athena 查詢，但隨著日誌量的增長，查詢效能正在下降。您必須同時改善查詢效能並減少儲存使用量。哪項變更將提供最大的效能提升？

將 VPC flow logs 重新配置為 Apache Parquet 格式並使用每小時分區，將提供最大的效能提升。Parquet 是一種柱狀儲存格式，針對分析查詢進行了優化，可以顯著減少 Athena 掃描的資料量，從而提高查詢速度並降低成本。每小時分區允許 Athena 僅掃描相關時間範圍內的資料，進一步縮小掃描範圍。 其他選項的缺點： 解壓縮並重新壓縮為 bzip2 可能會略微減少儲存空間，但不會像 Parquet 那樣提供顯著的查詢效能提升，因為它仍然是列式儲存。 S3 Transfer Acceleration 旨在加速上傳，與查詢效能無關。S3 Intelligent-Tiering 旨在優化儲存成本，而非查詢效能。 建立新的 Athena 工作組或使用 Athena engine version 2 可能會提供一些輕微的效能改善，但無法解決底層資料格式和組織效率低下的根本問題。