# 使用 Amazon S3 表类数据存储服务和表存储桶
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Amazon S3 表类数据存储服务提供针对分析工作负载进行优化的 S3 存储，其功能旨在持续提高查询性能并降低表的存储成本。S3 表类数据存储服务专为存储表数据而设计，例如每日购买交易、流传感器数据或广告展示次数。表数据以列和行表示数据，就像在数据库表中一样。

S3 表类数据存储服务中的数据存储在新的存储桶类型中：*表存储桶*，它将表存储为子资源。表存储桶支持以 Apache Iceberg 格式存储表。使用标准 SQL 语句，您可以通过支持 Iceberg 的查询引擎来查询表，例如 Amazon Athena、Amazon Redshift 和 Apache Spark。

**Topics**
+ [S3 表类数据存储服务的功能](#s3-tables-features)
+ [相关服务](#s3-tables-services)
+ [教程：S3 表类数据存储服务入门](s3-tables-getting-started.md)
+ [表存储桶](s3-tables-buckets.md)
+ [S3 表类数据存储服务维护](s3-tables-maintenance-overview.md)
+ [使用智能分层优化表成本](tables-intelligent-tiering.md)
+ [表命名空间](s3-tables-namespace.md)
+ [S3 表存储桶中的表](s3-tables-tables.md)
+ [访问表数据](s3-tables-access.md)
+ [使用 Apache Iceberg V3](working-with-apache-iceberg-v3.md)
+ [复制 S3 表](s3-tables-replication-tables.md)
+ [S3 表类数据存储服务 Amazon Web Services 区域、端点和服务配额](s3-tables-regions-quotas.md)
+ [通过 IPv6 向 S3 表类数据存储服务发出请求](s3-tables-ipv6.md)
+ [S3 表类数据存储服务的安全性](s3-tables-security-overview.md)
+ [S3 表类数据存储服务的日志记录和监控](s3-tables-monitoring-overview.md)

## S3 表类数据存储服务的功能
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**专为表设计的存储**  
S3 表存储桶是专门为表设计的。与 S3 通用存储桶中的自行管理的表相比，表存储桶可提供更高的每秒事务数（TPS）和更好的查询吞吐量。表存储桶具有与其它 Amazon S3 存储桶类型相同的耐久性、可用性和可扩展性。

**对 Apache Iceberg 的内置支持**  
表存储桶中的表以 [https://www.amazonaws.cn//what-is/apache-iceberg/](https://www.amazonaws.cn//what-is/apache-iceberg/) 格式存储。您可以在支持 Iceberg 的查询引擎中使用标准 SQL 查询这些表。Iceberg 具有多种优化查询性能的功能，包括架构演变和分区演进。  
借助 Iceberg，您可以更改数据的组织方式，使其能够随着时间推移而演变，而无需重写查询或重建数据结构。Iceberg 旨在通过其对事务的支持来协助确保数据一致性和可靠性。为了有助于更正问题或执行时空旅行查询，您可以跟踪数据如何随时间变化和回滚到历史版本。

**自动表优化**  
为了优化您的表以进行查询，S3 会持续执行自动维护操作，例如压缩、快照管理和未引用文件移除。这些操作通过将较小的对象压缩成更少、更大的文件来提高表性能。维护操作还可以通过清理未使用的对象来降低存储成本。这种自动维护通过减少对手动表维护的需求，大规模简化了数据湖的运营。对于每个表和表存储桶，您可以自定义维护配置。

**访问管理和安全性**  
您可以在 Amazon Organizations 中使用 Amazon Identity and Access Management（IAM）和 [Service Control Policies](https://docs.amazonaws.cn//organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_scps.html) 来管理对表存储桶和单个表的访问权限。S3 表类数据存储服务使用的服务命名空间与 Amazon S3 不同：*s3tables* 命名空间。因此，可以专门为 S3 表类数据存储服务及其资源设计策略。可以设计策略来授予对单个表、表命名空间内的所有表或整个表存储桶的访问权限。所有 Amazon S3 屏蔽公共访问权限设置均始终为表存储桶启用，无法禁用。

**与 Amazon 分析服务集成**  
可以通过 S3 控制台自动将 Amazon S3 表存储桶与 Amazon SageMaker 智能湖仓集成。这种集成支持 Amazon 分析服务通过 Amazon Glue Data Catalog 自动发现和访问表数据。集成后，可以使用诸如 Amazon Athena、Amazon Redshift、Quick 等分析服务来处理您的表。有关集成工作原理的更多信息，请参阅[将 Amazon S3 表类数据存储服务与 Amazon 分析服务集成](s3-tables-integrating-aws.md)。

## 相关服务
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可以将以下 Amazon Web Services 服务 与 S3 表类数据存储服务结合使用，来支持您的特定分析应用程序。


+ [https://docs.amazonaws.cn//athena/latest/ug/what-is.html](https://docs.amazonaws.cn//athena/latest/ug/what-is.html)：Athena 是一种交互式查询服务，可用于通过使用标准 SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据。还可以使用 Athena，通过 Apache Spark 以交互方式运行数据分析，而无需规划、配置或管理资源。在 Athena 上运行 Apache Spark 应用程序时，您需要提交 Spark 代码以供处理并直接接收结果。
+ [https://docs.amazonaws.cn//glue/latest/dg/what-is-glue.html](https://docs.amazonaws.cn//glue/latest/dg/what-is-glue.html)：Amazon Glue 是一项无服务器数据集成服务，可让您轻松发现、准备、移动和集成来自多个来源的数据。可以使用 Amazon Glue 进行分析、机器学习（ML）和应用程序开发。Amazon Glue 还包括用于编写、运行任务和实施业务工作流程的额外生产率和数据操作工具。
+ [https://docs.amazonaws.cn//sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html](https://docs.amazonaws.cn//sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html)：SageMaker 融通式合作开发工作室提供了集成的分析和 AI 体验，并支持统一访问您的所有数据。使用熟悉的 Amazon 工具（用于 SQL 分析、数据处理、模型开发和生成式人工智能）在 SageMaker 融通式合作开发工作室中进行协作和构建，并通过 [Amazon Q 开发者版](https://docs.amazonaws.cn/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html)提高效率。
+ [https://docs.amazonaws.cn//emr/latest/ManagementGuide/emr-what-is-emr.html](https://docs.amazonaws.cn//emr/latest/ManagementGuide/emr-what-is-emr.html)：Amazon EMR 是一个托管式集群平台，可简化在 Amazon 上运行大数据框架（如 Apache Hadoop 和 Apache Spark）来处理和分析海量数据的过程。
+ [https://docs.amazonaws.cn//redshift/latest/mgmt/welcome.html](https://docs.amazonaws.cn//redshift/latest/mgmt/welcome.html)：Amazon Redshift 是一项 PB 级云中数据仓库服务。可以使用 Amazon Redshift Serverless 来访问和分析数据，而无需对预置数据仓库执行所有配置操作。系统将自动预置资源，数据仓库的容量会智能扩展，即使面对要求最为苛刻且不可预测的工作负载也能提供高速性能。数据仓库空闲时不会产生费用，您只需为实际使用的资源付费。您可以在 Amazon Redshift 查询编辑器 v2 或您最喜欢的商业智能（BI，Business Intelligence）工具中，直接加载数据并开始查询。
+ [https://docs.amazonaws.cn//quicksight/latest/user/welcome.html](https://docs.amazonaws.cn//quicksight/latest/user/welcome.html)：Quick 是一项业务分析服务，可用于构建可视化内容，执行临时分析，并快速从您的数据中获得业务见解。Quick 无缝地发现 Amazon 数据来源，并通过使用 Quick 超快、并行、内存、计算引擎（SPICE）提供快速的响应式查询性能。
+ [https://docs.amazonaws.cn//lake-formation/latest/dg/what-is-lake-formation.html.html](https://docs.amazonaws.cn//lake-formation/latest/dg/what-is-lake-formation.html.html)：Lake Formation 是一项托管式服务，可简化设置、保护和管理数据湖的流程。Lake Formation 可帮助您探索数据来源，然后对数据进行编目、清理和转换。借助 Lake Formation，可以对 Amazon S3 上的数据湖数据及其在 Amazon Glue Data Catalog 中的元数据进行精细访问控制。