要解决这个问题,可以考虑以下方法:
增加资源:如果您有足够的预算,您可以考虑增加Athena查询的资源,例如增加实例的数量或改变实例类型。
调整查询:您可以尝试对查询进行调整,以减少资源需求。例如,可以选择更小的日期范围或选择使用较小的JOIN操作而不是全表扫描。
数据压缩:如果您的数据集非常大,则可以尝试压缩数据并选择可用的压缩格式。当查询数据时,Athena会自动解压缩数据。
以下是一个示例代码,它使用Presto的CAST和COALESCE函数,以及条件表达式来优化查询。
SELECT customerId, CAST(COALESCE(sum(price), 0) AS DECIMAL(10,2))
FROM orders
WHERE date > '2019-11-01'
AND productId IN ('A', 'B', 'C')
AND (state = 'NY' OR state = 'NJ' OR state = 'CT')
GROUP BY customerId
HAVING COUNT(DISTINCT productId) >= 2;
在这个例子中,我们限制了查询的日期范围,选择了特定的产品和州,并使用COALESCE函数来替换缺失值。同时,我们使用CAST函数来转换和规范化查询结果数据类型。这些方法可以降低资源需求并提高查询性能。