要解决Amazon Athena通过ODBC查询速度比Grafana慢约10倍的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 优化查询语句：确保查询语句中只包含必要的字段和条件，避免不必要的数据传输和处理。可以使用EXPLAIN语句来分析查询计划，并根据结果进行优化。

2. 使用分区和分桶：如果数据集很大，可以考虑将数据分区和分桶存储，以便查询时只处理必要的数据块，提高查询性能。

3. 增加查询引擎的计算资源：通过增加Amazon Athena的计算资源，如增加查询引擎的实例数或使用更高规格的实例，可以提高查询的并发处理能力和速度。

4. 使用压缩格式：使用压缩格式存储数据，如Parquet或ORC，可以减小数据文件的大小，提高数据的读取和传输速度。

5. 使用缓存：如果查询的数据是经常变动的，可以考虑使用查询结果的缓存机制，如Amazon ElastiCache，以减少对Athena的查询频率。

以下是一个示例代码，展示如何使用Python通过ODBC连接Amazon Athena进行查询：

import pyodbc

# 设置ODBC连接字符串
conn_string = 'Driver={Simba Athena ODBC Driver};AWSRegion=your_region;AwsRegion=your_aws_region;S3OutputLocation=s3://your_output_location;AuthenticationType=AWS Identity and Access Management;UID=your_iam_user;PWD=your_iam_password'

# 建立连接
conn = pyodbc.connect(conn_string)

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行查询语句
query = 'SELECT * FROM your_table'
cursor.execute(query)

# 获取查询结果
results = cursor.fetchall()

# 处理查询结果
for row in results:
    print(row)

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

请注意，上述示例代码仅展示了如何使用Python的pyodbc库连接Amazon Athena进行查询，并不能直接解决查询速度慢的问题。您需要根据具体情况进行优化和调整。