在現代資料驅動的企業中，快速分析儲存在Amazon S3 上的大量資料變得至關重要。 AWS Athena 是一項無伺服器互動式查詢服務，讓使用者可以使用標準SQL 直接分析S3 數據，而無需管理底層基礎架構。然而，如何控制Athena 的成本並優化查詢效率，是企業在使用過程中最關心的問題。本文將詳細介紹Athena 的定價模式、成本驅動因素及最佳化策略，協助使用者在降低開支的同時提升資料分析能力。
什麼是AWS Athena？
AWS Athena 是一項 無伺服器互動式查詢服務，可直接在Amazon S3 上執行SQL 查詢。使用者無需管理伺服器或集群，即可輕鬆分析結構化、半結構化資料。 Athena 支援標準SQL，並與AWS Glue 資料目錄集成，實現元資料管理和資料治理。由於Athena 按查詢掃描的資料量計費，因此查詢效率直接影響成本。
AWS Athena 定價基礎
Athena 的定價非常直覺：按每次查詢掃描的資料量收費，標準費用為每TB 資料掃描5 美元（最低計費10 MB）。查詢期間掃描的資料越多，成本越高。因此，最佳化查詢以減少掃描量，是降低成本的關鍵。
需要注意的額外成本包括：
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Amazon S3 儲存費：標準儲存0.023 美元/GB/月，GET 請求、PUT 請求和資料傳輸以S3 標準費率計費。
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AWS Glue 資料目錄費：前100 萬個物件免費，之後每10 萬個物件每月1 美元，用於管理表格和元資料。
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聯合查詢成本：透過Lambda 查詢外部資源（如RDS、Redshift）會產生Lambda 運算費用。
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預置容量：針對大規模用戶，可以客製化價格購買，進一步降低每TB 成本。
Athena 成本範例
假設一家公司有3 TB 未壓縮的CSV 銷售資料：
| 資料格式 | 掃描量 | 查詢成本 |
|---|---|---|
| CSV 原始 | 3 TB | 15 美元 |
| GZIP 壓縮 | 1 TB | 5 美元 |
| Parquet 列式+ 只選列 | 0.33 TB | 1.67 美元 |
透過合理選擇資料格式和列，僅掃描必要數據，就可以 節省約89% 成本。
5 種降低Athena 查詢成本的策略
1. 使用列式儲存格式（Parquet/ORC）
列式格式只會讀取查詢所需列，大幅減少掃描的資料量。例如，將CSV 轉為Parquet，並僅查詢關鍵字段，可將掃描量從3 TB 降至0.33 TB，成本從15 美元降至1.67 美元。
範例SQL：
2. 對資料進行分區
依日期、地區等屬性對資料進行分區，可限制Athena 僅掃描相關分區。
例如，一個1 TB 資料集按月份分區，查詢1 月的資料只掃描約83 GB，成本約0.42 美元。
範例SQL：
3. 壓縮資料文件
使用GZIP、Snappy 等壓縮格式可顯著減少檔案大小。 GZIP 壓縮比約3:1，Snappy 查詢速度更快。壓縮後，查詢掃描的資料量減少，成本隨之降低。
4. 使用EXPLAIN 或EXPLAIN ANALYZE 最佳化查詢
Athena 提供查詢計劃分析功能，可顯示掃描的資料量和執行計劃，協助識別低效查詢。例如，在WHERE 子句中增加過濾條件，可將掃描量從500 GB 降至50 GB，每次查詢可節省約2.25 美元。
5. 利用Apache Iceberg 表
Iceberg 表支援ACID 事務、隱藏分區和列統計信息，可減少掃描的資料量，提高查詢效能。結合列式儲存和分區，查詢成本進一步下降。
範例SQL：
案例研究：零售商節省80% 查詢成本
一家中型零售商有10 TB 銷售數據，每次查詢成本高達50 美元。透過實施以下策略：
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轉為Parquet 列式存儲
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按日期分區
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使用EXPLAIN ANALYZE 優化查詢
掃描量降至2 TB，每次查詢成本降至10 美元，節省約80%。結合AWS 成本管理工具進行監控，可確保查詢成本持續受控。
常見問題解答
Q1：Athena 每次查詢多少錢？
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按掃描資料量收費，每TB 5 美元起，每次查詢最低10 MB。
Q2：查詢失敗會收費嗎？
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不會，Athena 對DDL 或失敗查詢不收費。
Q3：如何最大化節省Athena 成本？
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使用列式格式（Parquet/ORC）
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對資料進行分區
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壓縮資料檔案
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使用EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE 優化查詢
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利用Iceberg 表功能
总结
AWS Athena 提供了靈活、無伺服器的資料分析能力，其透明的按掃描量計費模式讓成本可控。透過列式儲存、資料分區、壓縮和Iceberg 等最佳化策略，企業可以將查詢成本降低高達90%。掌握這些技巧，既能提升查詢效率，也能有效控制預算，以實現數據分析價值最大化。
