Использование партиционирования данных для уменьшения объема сканируемых данных. Athena оплачивается за обработанные терабайты, поэтому чем меньше данных сканируется - тем дешевле. Пример партиционирования в Glue/Athena: ``` CREATE TABLE logs_partitioned ( log_date DATE, user_id STRING, event STRING ) PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT) STORED AS PARQUET; ``` Оптимизация формата хранения - Parquet/ORC сжатие данных и колоночная организация. Это уменьшает объем сканируемых данных и ускоряет запросы. Кэширование результатов частых запросов через AWS Glue Data Catalog или внешние решения. Использование материализованных представлений для сложных агрегаций. Оптимизация запросов - избегать SELECT *, использовать предикаты в WHERE, ограничивать лимиты. Разделение больших таблиц на меньшие по бизнес-логике. Использование AWS Glue для ETL-трансформаций перед запросами. Мониторинг и анализ стоимости запросов через CloudWatch/Athena Query History для выявления дорогих запросов.