為了加速 Amazon Athena 查詢，資料工程師發現所有輸入檔案都是未壓縮的 .csv 檔案，而且大多數查詢都只選取單一欄位。哪項變更將「最能」改善 Athena 查詢效能？

將資料格式從 .csv 變更為 Apache Parquet 並套用 Snappy 壓縮是最佳選擇。Parquet 是一種柱狀儲存格式，非常適合分析查詢，因為它只讀取查詢所需的欄位，大幅減少 I/O 操作。這對於只選取單一欄位的查詢特別有效。Snappy 壓縮則能提供良好的壓縮比和快速的解壓縮速度，進一步提升查詢效能。 將 .csv 檔案轉換為 JSON 格式並使用 Snappy 壓縮，雖然 JSON 支援結構化資料，但它仍是列式儲存，不如 Parquet 的柱狀儲存效率高。對現有的 .csv 檔案套用 Snappy 壓縮會減少儲存空間和網路傳輸，但 .csv 格式本身仍是列式儲存，查詢仍需讀取所有欄位，無法利用柱狀儲存的優勢。使用 gzip 壓縮 .csv 檔案與 Snappy 壓縮 .csv 檔案的原理類似，雖然能壓縮資料，但無法解決 .csv 的列式儲存限制。