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# 最佳實務
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我們建議您使用下列最佳實務來存取封存的資料：
+ 對於巨型封存資料集，我們建議在資料之上建立 AWS Glue 資料表，以便使用 Athena 和 Amazon Redshift 等查詢引擎進行讀取。Athena 和 Amazon Redshift 都提供查詢效能的水平擴展。他們也使用pay-per-query模型，在一次性查詢案例中具有成本效益。此外，Amazon Redshift 具有進階查詢加速器 (AQUA) 引擎，可加速讀取效能，無需額外費用。
+ 在 Amazon S3 中定期卸載的封存資料不應儲存為堆積傾印。相反地，它應該儲存為新的分割區。日期分割區會將資料分隔為日期維度 （例如 `year=<value>/month=<value>/day=<value>`)。這在兩種情況下非常有用：
  + 如果 AWS Glue 資料表是由 AWS Glue 爬蟲程式建立，則這些分割區會充當虛擬資料欄。這透過限制掃描到範圍查詢中的分割區的資料來增強讀取效能。
  + 當您僅將物件子集還原為 S3 標準時，這有助於 S3 Glacier 還原操作。
+ AWS Glue 爬蟲程式會顯示絕佳的價值。 Amazon S3 每次將資料卸載為新的字首分割區時，爬蟲程式只會掃描新的分割區，並更新該分割區的中繼資料。如果資料表的結構描述變更，則會在分割區層級中繼資料中擷取這些變更。