某公司正在使用 Amazon S3 作為資料湖、Amazon Redshift 作為資料倉儲來建置分析平台。該公司打算使用 Amazon Redshift Spectrum 來查詢 S3 資料。哪些動作能產生最快的查詢效能？(選擇兩項)

使用欄式儲存檔案格式 (如 Parquet 或 ORC) 能顯著提升查詢效能，因為 Redshift Spectrum 只需讀取查詢所需的欄位，減少了 I/O 操作。根據最常見的查詢判斷式來分割資料 (例如依日期或地區分割)，可以讓 Redshift Spectrum 僅掃描相關的資料分區，大幅縮短查詢時間。將單一檔案壓縮成 1 GB 到 5 GB 之間的大小，雖然有助於效能，但不如欄式儲存和資料分割來得有效。將資料分割成小於 10 KB 的檔案會產生過多的物件，增加 S3 的開銷並降低查詢效能。使用不可分割的檔案格式 (如 CSV) 會迫使 Redshift Spectrum 讀取整個檔案，即使只需要部分資料，因此效率較低。