Amazon S3是一种云存储解决方案，提供了可扩展、安全和经济高效的对象存储。 Amazon Athena是一种服务，可让您在Amazon S3上运行分析查询。 然而，不带分区的Amazon Athena查询可能需要很长时间才能运行。 在这种情况下，使用分区的Athena查询将更快。

以下是使用Amazon S3和Amazon Athena进行分区的代码示例：

1. 创建一个存储桶

import boto3

s3 = boto3.resource('s3')

bucket = s3.Bucket('my-test-bucket')
if not bucket.creation_date:
    bucket.create(CreateBucketConfiguration={
        'LocationConstraint': 'us-west-2'
    })
    

2. 将数据加载到S3存储桶中

import boto3
import csv

s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('my-test-bucket')

with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        bucket.put_object(Key=row['id'], Body=row)

3. 创建一个Athena分区表

CREATE EXTERNAL TABLE my_table (
    id bigint,
    name string,
    ...
)
PARTITIONED BY (year int, month int, day int)
ROW FORMAT SERDE ‘org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde’
LOCATION ‘s3://my-test-bucket/path/to/data/’;

4. 将数据分区化

ALTER TABLE my_table ADD PARTITION (year=2021, month=8, day=1) LOCATION 's3://my-test-bucket/path/to/data/2021/8/1/';

然后，您可以使用分区查询，如下所示：

SELECT *
FROM my_table
WHERE year=2021 AND month=8 AND day=1;

这将更快地查询您