Überlegungen und Einschränkungen für SQL-Abfragen in Amazon Athena

Gespeicherte Verfahren – Gespeicherte Verfahren werden nicht unterstützt.

Maximale Anzahl von Partitionen – Die maximale Anzahl von Partitionen, die Sie mit CTAS-Anweisungen (CREATE TABLE AS SELECT) erstellen können, beträgt 100. Weitere Informationen finden Sie unter CREATE TABLE AS. Eine Problemumgehung finden Sie unter Verwenden Sie CTAS und INSERTINTO, um das Limit von 100 Partitionen zu umgehen.

Nicht unterstützte Aussagen — Zu den nicht unterstützten Aussagen gehören die folgenden. Eine vollständige Liste der nicht unterstützten DDL-Anweisungen in Athena finden Sie unter. Nicht unterstützt DDL

Trino- und Presto-Konnektoren – Weder Trino- noch Presto-Konnektoren werden unterstützt. Sie können mit Amazon Athena Federated Query verbinden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden Sie Amazon Athena Federated Query.

Zeitüberschreitungen für Tabellen mit vielen Partitionen – Bei Athena können Zeitüberschreitungen bei Abfragen zu einer Tabelle auftreten, die Tausende von Partitionen enthält. Das kann vorkommen, wenn die Tabelle viele Partitionen hat, die nicht dem Typ string angehören. Wenn Sie den Typ string verwenden, schneidet Athena Partitionen auf MetaStore-Ebene heraus. Verwenden Sie jedoch andere Datentypen, schneidet Athena Partitionen auf der Serverseite heraus. Je mehr Partitionen vorhanden sind, desto länger dauert dieser Vorgang und desto wahrscheinlicher ist es, dass eine Zeitüberschreitung für Ihre Abfragen eintritt. Um dieses Problem zu beheben, legen Sie den Partitionstyp mit string fest, sodass Athena Partitionen auf MetaStore-Ebene herauschneidet. Dies reduziert den Overhead und verhindert, dass Zeitüberschreitungen bei Abfragen auftreten.

Amazon Glacier-Unterstützung — Informationen zum Abfragen wiederhergestellter Amazon Glacier-Objekte finden Sie unterAbfragen wiederhergestellter Amazon Glacier-Objekte.

Als augeblendet behandelte Dateien – Athena behandelt Quelldateien, die mit einem Unterstrich (_) oder einem Punkt (.) beginnen, als ausgeblendet. Benennen Sie die Dateien um, um diese Einschränkung zu umgehen.

Größenbeschränkung für Zeilen oder Spalten — Die Größe einer einzelnen Zeile oder ihrer Spalten darf 32 MB nicht überschreiten. Diese Grenze kann überschritten werden, wenn eine Zeile beispielsweise eine einzelne Spalte von 35 MB enthält. Dies ist ein festes Limit des Dienstes und kann nicht geändert werden.

Maximale Zeilenlänge in einer Textdatei — Die Größe einer einzelnen Zeile in einer Textdatei hat eine Obergrenze von 200 MB. Bei Überschreitung dieses Grenzwerts kann die folgende Fehlermeldung angezeigt werden TextLineLengthLimitExceededException: Zu viele Byte vor dem Zeilenumbruch. Um diese Einschränkung zu umgehen, stellen Sie sicher, dass keine einzige Zeile in einer Textdatei mehr als 200 MB enthält.

LIMIT-Klausel-Maximalwert – Die maximale Anzahl von Zeilen für die LIMIT-Klausel lautet

9223372036854775807. Bei Verwendung von ORDER BY ist die maximale Anzahl unterstützter Zeilen für die LIMIT-Klausel 2 147 483 647. Ein Überschreiten dieser Grenze führt zur Fehlermeldung NOT_SUPPORTED: ORDER BY LIMIT > 2147483647 is not supported (NOT_SUPPORTED: ORDER BY LIMIT > 2147483647 wird nicht unterstützt).

information_schema — Abfragen sind am performantesten, wenn Sie über information_schema eine geringe bis mäßige Menge an Metadaten verfügen. AWS Glue Wenn Sie eine große Menge an Metadaten haben, können Fehler auftreten. Hinweise zum Abfragen von Metadaten in der information_schema Datenbank finden Sie unter. AWS Glue Fragen Sie die ab AWS Glue Data Catalog

Array-Initialisierungen – Aufgrund einer Einschränkung in Java ist es nicht möglich, ein Array in Athena zu initialisieren, das mehr als 254 Argumente hat.

Versteckte Metadatenspalten – Die versteckten Hive- oder Iceberg-Metadatenspalten $bucket, $file_modified_time, $file_size und $partition werden für Ansichten nicht unterstützt. Informationen zur Verwendung der $path-Metadatenspalte in Athena finden Sie unter Abrufen der Dateispeicherorte für Quelldaten in Amazon S3 .