# Otimizar suas consultas
<a name="performance-tuning-s3-throttling-optimizing-queries"></a>

Use as sugestões desta seção para otimizar as consultas SQL no Athena.

## Usar LIMIT com a cláusula ORDER BY
<a name="performance-tuning-s3-throttling-use-limit-with-the-order-by-clause"></a>

A cláusula `ORDER BY` retorna dados em uma ordem classificada. Isso exige que o Athena envie todas as linhas de dados para um único nó de processamento e classifique as linhas. Esse tipo de consulta pode ser executado por muito tempo ou pode até falhar.

Para aumentar a eficiência das consultas, observe os valores *N* superiores ou inferiores e use também uma cláusula `LIMIT`. Isso reduz significativamente o custo de classificação, inserindo tanto a classificação como a limitação em nós de processamento individuais, e não em um único operador.

## Otimizar cláusulas JOIN
<a name="performance-tuning-s3-throttling-optimize-join-clauses"></a>

Quando você une duas tabelas, o Athena distribui a tabela à direita para os nós de processamento e transmite a tabela à esquerda para realizar a junção.

Por isso, especifique a tabela maior no lado esquerdo da junção e a tabela menor no lado direito da junção. Assim, o Athena usa menos memória e executa a consulta com menor latência.

Observe também os seguintes pontos:
+ Ao usar vários comandos `JOIN`, especifique as tabelas da maior para a menor.
+ Evite junções cruzadas, a menos que sejam exigidas pela consulta.

## Otimizar cláusulas GROUP BY
<a name="performance-tuning-s3-throttling-optimize-group-by-clauses"></a>

O operador `GROUP BY` distribui as linhas com base nas colunas `GROUP BY` para os nós de processamento. Essas colunas são referenciadas na memória, e os valores são comparados à medida que as linhas são ingeridas. Os valores são agregados quando a coluna `GROUP BY` coincide. Considerando a forma como o processo funciona, é aconselhável ordenar as colunas da maior cardinalidade para a menor.

## Usar números em vez de strings
<a name="performance-tuning-s3-throttling-use-numbers-instead-of-strings"></a>

Como os números exigem menos memória e são mais rápidos de processar em comparação com as strings, use números em vez de strings quando possível.

## Limitar o número de colunas
<a name="performance-tuning-s3-throttling-limit-the-number-of-columns"></a>

Para reduzir a quantidade total de memória necessária para armazenar os dados, limite o número de colunas especificado na instrução `SELECT`.

## Usar expressões regulares em vez de LIKE
<a name="performance-tuning-s3-throttling-use-regular-expressions-instead-of-like"></a>

Consultas que incluem cláusulas como `LIKE '%string%'` em strings grandes podem fazer uso muito intensivo de computação. Ao filtrar por vários valores em uma coluna de string, use a função [regexp\$1like()](https://trino.io/docs/current/functions/regexp.html#regexp_like) e uma expressão regular. Isso é útil especialmente ao comparar uma longa lista de valores.

## Usar a cláusula LIMIT
<a name="performance-tuning-s3-throttling-use-the-limit-clause"></a>

Em vez de selecionar todas as colunas ao executar uma consulta, use a cláusula `LIMIT` para retornar somente as colunas necessárias. Essa ação reduz o tamanho do conjunto de dados que é processado pelo pipeline de execução da consulta. As cláusulas `LIMIT` são mais úteis ao consultar tabelas que têm um grande número de colunas baseadas em strings. As cláusulas `LIMIT` também são úteis ao executar várias junções ou agregações em qualquer consulta.