在控制台中运行 CTAS 查询

通过另一个查询创建 CTAS 查询

1. 在 Athena 控制台查询编辑器中运行查询。

2. 在查询编辑器底部，选择 Create（创建）选项，然后选择 Table from query（根据查询创建表）。

3. 在 Create table as select（根据选择创建表）表单中，填写字段，如下所示：

   1. 对于 Table name（表名称），指定新表的名称。仅使用小写和下划线，例如 my_select_query_parquet。

   2. 对于 Database configuration（数据库配置），使用选项选择一个现有的数据库或创建一个数据库。

   3. （可选）在 Result configuration（结果配置）中，对于 Location of CTAS query results（CTAS 查询结果的位置），如果您的工作组查询结果位置设置未覆盖此选项，请执行以下操作之一：

      • 在搜索框中输入一个现有 S3 位置的路径，或选择 Browse S3（浏览 S3）以从列表中选择一个位置。

      • 选择 View（查看）以打开 Amazon S3 控制台的 Buckets （存储桶）页面，您可以在其中查看有关现有存储桶的更多信息并进行选择，或者使用自己的设置创建一个存储桶。

      您需要在 Amazon S3 中指定一个将用于输出数据的空位置。如果指定位置中已存在数据，则查询会失败并出现错误。

      如果工作组的查询结果位置设置覆盖了此位置设置，则 Athena 会在位置 s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/tables/query_id/ 中创建您的表。

   4. 对于 Data format（数据格式），指定您的数据将采用的格式。

      • 表类型 – Athena 中的默认表类型是 Apache Hive。

      • 文件格式 – 可选择 CSV、TSV、JSON、Parquet 或 ORC 等选项。有关 Parquet 和 ORC 格式的信息，请参阅 列式存储格式。

      • 写入压缩 –（可选）选择一个压缩格式。Athena 支持多种用于读取和写入数据的压缩格式，例如从使用多种压缩格式的表中进行读取。例如，当某些 Parquet 文件使用 Snappy 压缩而其他 Parquet 文件使用 GZIP 压缩时，Athena 可以成功读取使用 Parquet 文件格式的表中的数据。同样的原则适用于 ORC、文本文件和 JSON 存储格式。有关更多信息，请参阅 Athena 压缩支持。

      • 分区 –（可选）选择要分区的列。通过对数据进行分区，您可以限制每个查询扫描的数据量，从而提高性能并降低成本。您可按任何键对数据进行分区。有关更多信息，请参阅 在 Athena 中对数据进行分区。

      • 桶 –（可选）选择要分桶的列。分桶是一种在单个分区内基于特定列将数据进行分组的技术。这些列被称为 桶键。通过将相关数据分组到单个桶（分区内的一个文件）中，您可以显著减少 Athena 扫描的数据量，从而提高查询性能并降低成本。有关更多信息，请参阅 在 Athena 中进行分区和分桶。

   5. 对于 Preview table query（预览表查询），检查您的查询。有关查询语法，请参阅 CREATE TABLE AS。

   6. 选择创建表。

使用 SQL 模板创建 CTAS 查询

使用 CREATE TABLE AS SELECT 模板在查询编辑器中创建 CTAS 查询。

1. 在 Athena 控制台中，选择 Tables and views（表和视图）旁边的 Create table（创建表），然后选择 CREATE TABLE AS SELECT。这会使用具有占位符值的 CTAS 查询填充查询编辑器。

2. 在查询编辑器中，根据需要编辑查询。有关查询语法，请参阅 CREATE TABLE AS。

3. 选择运行。