# Usar CTAS e INSERT INTO para resolver o limite de 100 partições
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Athena tem um limite de 100 partições por consulta `CREATE TABLE AS SELECT` ([CTAS](ctas.md)). Da mesma forma, é possível adicionar, no máximo, 100 partições a uma tabela de destino com uma instrução [INSERT INTO](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/insert-into.html).

Se exceder essa limitação, você poderá receber a mensagem de erro HIVE\$1TOO\$1MANY\$1OPEN\$1PARTITIONS: Exceeded limit of 100 open writers for partitions/buckets (Limite excedido de 100 gravadores abertos para partições/buckets). Para contornar essa limitação, é possível usar uma instrução CTAS e uma série de instruções `INSERT INTO` que criam ou inserem até 100 partições cada.

O exemplo neste tópico usa um banco de dados chamado `tpch100` cujos dados residem no local do bucket do Amazon S3 s3://amzn-s3-demo-bucket/.

**Como usar CTAS e INSERT INTO para criar uma tabela com mais de 100 partições**

1. Use uma instrução `CREATE EXTERNAL TABLE` para criar uma tabela particionada no campo desejado.

   A instrução de exemplo a seguir particiona os dados de acordo com a coluna `l_shipdate`. A tabela tem 2.525 partições.

   ```
   CREATE EXTERNAL TABLE `tpch100.lineitem_parq_partitioned`(
     `l_orderkey` int, 
     `l_partkey` int, 
     `l_suppkey` int, 
     `l_linenumber` int, 
     `l_quantity` double, 
     `l_extendedprice` double, 
     `l_discount` double, 
     `l_tax` double, 
     `l_returnflag` string, 
     `l_linestatus` string, 
     `l_commitdate` string, 
     `l_receiptdate` string, 
     `l_shipinstruct` string, 
     `l_comment` string)
   PARTITIONED BY ( 
     `l_shipdate` string)
   ROW FORMAT SERDE 
     'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' STORED AS INPUTFORMAT 
     'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' OUTPUTFORMAT 
     'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat' LOCATION   's3://amzn-s3-demo-bucket/lineitem/'
   ```

1. Execute um comando `SHOW PARTITIONS <table_name>` conforme o seguinte para listar as partições.

   ```
   SHOW PARTITIONS lineitem_parq_partitioned
   ```

   Veja a seguir os resultados parciais de exemplo.

   ```
   /*
   l_shipdate=1992-01-02
   l_shipdate=1992-01-03
   l_shipdate=1992-01-04
   l_shipdate=1992-01-05
   l_shipdate=1992-01-06
   
   ...
   
   l_shipdate=1998-11-24
   l_shipdate=1998-11-25
   l_shipdate=1998-11-26
   l_shipdate=1998-11-27
   l_shipdate=1998-11-28
   l_shipdate=1998-11-29
   l_shipdate=1998-11-30
   l_shipdate=1998-12-01
   */
   ```

1. Execute uma consulta CTAS para criar uma tabela particionada. 

   O exemplo a seguir cria uma tabela chamada `my_lineitem_parq_partitioned` e usa a cláusula `WHERE ` para restringir `DATE` a um valor anterior a `1992-02-01`. Como o conjunto de dados de exemplo começa com janeiro de 1992, somente partições para janeiro de 1992 são criadas.

   ```
   CREATE table my_lineitem_parq_partitioned
   WITH (partitioned_by = ARRAY['l_shipdate']) AS
   SELECT l_orderkey,
            l_partkey,
            l_suppkey,
            l_linenumber,
            l_quantity,
            l_extendedprice,
            l_discount,
            l_tax,
            l_returnflag,
            l_linestatus,
            l_commitdate,
            l_receiptdate,
            l_shipinstruct,
            l_comment,
            l_shipdate
   FROM tpch100.lineitem_parq_partitioned
   WHERE cast(l_shipdate as timestamp) < DATE ('1992-02-01');
   ```

1. Execute o comando `SHOW PARTITIONS` para verificar se a tabela contém as partições desejadas.

   ```
   SHOW PARTITIONS my_lineitem_parq_partitioned;
   ```

   As partições no exemplo são de janeiro de 1992.

   ```
   /*
   l_shipdate=1992-01-02
   l_shipdate=1992-01-03
   l_shipdate=1992-01-04
   l_shipdate=1992-01-05
   l_shipdate=1992-01-06
   l_shipdate=1992-01-07
   l_shipdate=1992-01-08
   l_shipdate=1992-01-09
   l_shipdate=1992-01-10
   l_shipdate=1992-01-11
   l_shipdate=1992-01-12
   l_shipdate=1992-01-13
   l_shipdate=1992-01-14
   l_shipdate=1992-01-15
   l_shipdate=1992-01-16
   l_shipdate=1992-01-17
   l_shipdate=1992-01-18
   l_shipdate=1992-01-19
   l_shipdate=1992-01-20
   l_shipdate=1992-01-21
   l_shipdate=1992-01-22
   l_shipdate=1992-01-23
   l_shipdate=1992-01-24
   l_shipdate=1992-01-25
   l_shipdate=1992-01-26
   l_shipdate=1992-01-27
   l_shipdate=1992-01-28
   l_shipdate=1992-01-29
   l_shipdate=1992-01-30
   l_shipdate=1992-01-31
   */
   ```

1. Use uma instrução `INSERT INTO` para adicionar partições à tabela. 

   O exemplo a seguir adiciona partições para as datas do mês de fevereiro de 1992.

   ```
   INSERT INTO my_lineitem_parq_partitioned
   SELECT l_orderkey,
            l_partkey,
            l_suppkey,
            l_linenumber,
            l_quantity,
            l_extendedprice,
            l_discount,
            l_tax,
            l_returnflag,
            l_linestatus,
            l_commitdate,
            l_receiptdate,
            l_shipinstruct,
            l_comment,
            l_shipdate
   FROM tpch100.lineitem_parq_partitioned
   WHERE cast(l_shipdate as timestamp) >= DATE ('1992-02-01')
   AND cast(l_shipdate as timestamp) < DATE ('1992-03-01');
   ```

1. Execute `SHOW PARTITIONS` novamente.

   ```
   SHOW PARTITIONS my_lineitem_parq_partitioned;
   ```

   A tabela de exemplo agora tem partições de janeiro e fevereiro de 1992.

   ```
   /*
   l_shipdate=1992-01-02
   l_shipdate=1992-01-03
   l_shipdate=1992-01-04
   l_shipdate=1992-01-05
   l_shipdate=1992-01-06
   
   ...
   
   l_shipdate=1992-02-20
   l_shipdate=1992-02-21
   l_shipdate=1992-02-22
   l_shipdate=1992-02-23
   l_shipdate=1992-02-24
   l_shipdate=1992-02-25
   l_shipdate=1992-02-26
   l_shipdate=1992-02-27
   l_shipdate=1992-02-28
   l_shipdate=1992-02-29
   */
   ```

1. Continue a usar instruções `INSERT INTO` que leem e adicionam até 100 partições cada. Continue até atingir o número de partições necessárias.
**Importante**  
Ao definir a condição `WHERE`, certifique-se de que as consultas não se sobreponham. Caso contrário, algumas partições podem ter dados duplicados.