Kosten- und Performance-Optimierung von Amazon Athena durch Daten-Partitionierung
Durch die physische Aufteilung von Athena-Daten nach logischen Kriterien wie Jahr, Monat und Tag lässt sich die Abfrageeffizienz erheblich steigern, da nur relevante Datenblöcke gescannt werden müssen. Dies resultiert in signifikant geringeren Abfragezeiten und Betriebskosten.