本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 使用分析工具查詢 S3 Storage Lens 資料
在使用 Amazon Athena 或 Amazon EMR 等分析服務查詢匯出至 S3 Tables 的 S3 Storage Lens 資料之前，您必須在 AWS受管 `aws-s3` 資料表儲存貯體上啟用分析整合，並設定 AWS Lake Formation 許可。 S3 AWS
**重要**
在「aws-s3」資料表儲存貯體上啟用分析整合是經常遺漏的必要步驟。如果沒有此組態，您將無法使用 AWS 分析服務查詢 S3 Storage Lens 資料表。
## 先決條件
開始之前，請確定您已：
+ 啟用 S3 Tables 匯出的 S3 Storage Lens 組態。如需詳細資訊，請參閱 [將 S3 Storage Lens 指標匯出至 S3 資料表](storage-lens-s3-tables-export.md)。
+ 存取 Amazon Athena 或其他分析服務。
+ 啟用第一個資料可用的匯出後，等待 24-48 小時。
## 整合概觀
如需整合 S3 Tables 與 AWS 分析服務的詳細資訊，包括先決條件、IAM 角色組態和step-by-step程序，請參閱[整合 Amazon S3 Tables 與 AWS 分析服務。](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/s3-tables-integrating-aws.html)
啟用 S3 Tables 匯出和設定分析整合之後，您可以使用 Amazon Athena、Amazon Redshift 和 Amazon EMR 等 AWS 分析服務查詢 S3 Storage Lens 資料。這可讓您執行自訂分析、建立儀表板，以及使用標準 SQL 從儲存資料衍生洞見。
## 使用 Amazon Athena 查詢
Amazon Athena 是一種無伺服器互動式查詢服務，可讓您輕鬆地使用標準 SQL 分析資料。使用下列步驟在 Athena 中查詢 S3 Storage Lens 資料。
**注意**
在所有查詢範例中，將 取代`lens_my-config_exp`為您實際的 Storage Lens 組態命名空間。如需命名命名的詳細資訊，請參閱 [S3 Storage Lens 匯出至 S3 Tables 的資料表命名](storage-lens-s3-tables-naming.md) 。
### 範例：查詢熱門儲存取用者
下列查詢會依儲存體使用量識別前 10 個儲存貯體：
```
SELECT
bucket_name,
storage_class,
SUM(storage_bytes) / POWER(1024, 3) AS storage_gb,
SUM(object_count) AS objects
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_storage_metrics"
WHERE report_time = (
SELECT MAX(report_time)
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_storage_metrics"
)
AND record_type = 'BUCKET'
AND bucket_name != ''
GROUP BY bucket_name, storage_class
ORDER BY storage_gb DESC
LIMIT 10
```
### 範例：分析一段時間內的儲存成長
下列查詢會分析過去 30 天的儲存成長：
```
SELECT
CAST(report_time AS date) AS report_date,
SUM(storage_bytes) / POWER(1024, 3) AS total_storage_gb
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_storage_metrics"
WHERE report_time >= current_date - interval '30' day
AND record_type = 'ACCOUNT'
GROUP BY CAST(report_time AS date)
ORDER BY report_date DESC;
```
### 範例：識別未完成的分段上傳
下列查詢會尋找具有超過 7 天未完成分段上傳的儲存貯體：
```
SELECT
bucket_name,
SUM(incomplete_mpu_storage_older_than_7_days_bytes) / POWER(1024, 3) AS wasted_storage_gb,
SUM(incomplete_mpu_object_older_than_7_days_count) AS wasted_objects
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_storage_metrics"
WHERE report_time = (
SELECT MAX(report_time)
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_storage_metrics"
)
AND record_type = 'BUCKET'
AND incomplete_mpu_storage_older_than_7_days_bytes > 0
GROUP BY bucket_name
ORDER BY wasted_storage_gb DESC;
```
### 範例：尋找冷資料候選項目
下列查詢會識別過去 100 天內沒有活動的字首，這些字首存放在熱儲存層中：
```
WITH recent_activity AS (
SELECT DISTINCT
bucket_name,
record_value AS prefix_path
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."expanded_prefixes_activity_metrics"
WHERE report_time >= current_date - interval '100' day
AND record_type = 'PREFIX'
AND all_request_count > 0
)
SELECT
s.bucket_name,
s.record_value AS prefix_path,
s.storage_class,
SUM(s.storage_bytes) / POWER(1024, 3) AS storage_gb
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."expanded_prefixes_storage_metrics" s
LEFT JOIN recent_activity r
ON s.bucket_name = r.bucket_name
AND s.record_value = r.prefix_path
WHERE s.report_time = (
SELECT MAX(report_time)
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."expanded_prefixes_storage_metrics"
)
AND s.record_type = 'PREFIX'
AND s.storage_class IN ('STANDARD', 'REDUCED_REDUNDANCY')
AND s.storage_bytes > 1073741824 -- > 1GB
AND r.prefix_path IS NULL -- No recent activity
GROUP BY s.bucket_name, s.record_value, s.storage_class
ORDER BY storage_gb DESC
LIMIT 20;
```
### 範例：分析請求模式
下列查詢會分析請求模式，以了解存取頻率：
```
SELECT
bucket_name,
SUM(all_request_count) AS total_requests,
SUM(get_request_count) AS get_requests,
SUM(put_request_count) AS put_requests,
ROUND(100.0 * SUM(get_request_count) / NULLIF(SUM(all_request_count), 0), 2) AS get_percentage,
SUM(downloaded_bytes) / POWER(1024, 3) AS downloaded_gb
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_activity_metrics"
WHERE report_time >= current_date - interval '7' day
AND record_type = 'BUCKET'
AND bucket_name != ''
GROUP BY bucket_name
HAVING SUM(all_request_count) > 0
ORDER BY total_requests DESC
LIMIT 10;
```
## 在 Amazon EMR 上使用 Apache Spark 查詢
Amazon EMR 提供受管 Hadoop 架構，可讓您使用 Apache Spark 輕鬆處理大量資料。您可以使用 Iceberg 連接器直接讀取 S3 Storage Lens 資料表。
### 使用 Spark 讀取 S3 資料表
使用下列 Python 程式碼，透過 Spark 讀取 S3 Storage Lens 資料：
```
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("S3StorageLensAnalysis") \
.config("spark.sql.catalog.s3tablescatalog", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog") \
.config("spark.sql.catalog.s3tablescatalog.catalog-impl", "org.apache.iceberg.aws.glue.GlueCatalog") \
.getOrCreate()
# Read S3 Storage Lens data
df = spark.read \
.format("iceberg") \
.load("s3tablescatalog/aws-s3.lens_my-config_exp.default_storage_metrics")
# Analyze data
df.filter("record_type = 'BUCKET'") \
.groupBy("bucket_name", "storage_class") \
.sum("storage_bytes") \
.orderBy("sum(storage_bytes)", ascending=False) \
.show(10)
```
## 查詢最佳化最佳實務
遵循這些最佳實務來最佳化查詢效能並降低成本：
+ **依 report\$1time 篩選** – 一律包含日期篩選條件，以減少掃描的資料量。這對保留期較長的資料表尤其重要。
```
WHERE report_time >= current_date - interval '7' day
```
+ **使用 record\$1type 篩選條件** – 指定適當的彙總層級 (ACCOUNT、BUCKET、 PREFIX)，以僅查詢您需要的資料。
```
WHERE record_type = 'BUCKET'
```
+ **包含 LIMIT 子句** – 針對探索性查詢使用 LIMIT，以控制結果大小並降低查詢成本。
```
LIMIT 100
```
+ **篩選空白記錄** – 使用條件來排除空白或零值記錄。
```
WHERE storage_bytes > 0
```
+ **使用最新資料** – 分析目前狀態時，請篩選最新的 report\$1time，以避免掃描歷史資料。
```
WHERE report_time = (SELECT MAX(report_time) FROM table_name)
```
### 最佳化查詢模式範例
下列查詢示範最佳化的最佳實務：
```
SELECT
bucket_name,
SUM(storage_bytes) / POWER(1024, 3) AS storage_gb
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_storage_metrics"
WHERE report_time >= current_date - interval '7' day -- Date filter
AND record_type = 'BUCKET' -- Record type filter
AND storage_bytes > 0 -- Non-empty filter
AND bucket_name != '' -- Non-empty filter
GROUP BY bucket_name
ORDER BY storage_gb DESC
LIMIT 100; -- Result limit
```
## 疑難排解
### 查詢不會傳回任何結果
**問題：**您的查詢已成功完成，但不會傳回任何結果。
**解決方案**：
+ 檢查最新的 report\$1time 以確認資料是否可用：
```
SELECT MAX(report_time) AS latest_data
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."lens_my-config_exp"."default_storage_metrics";
```
+ 請確定您使用的是正確的命名空間名稱。使用 `SHOW TABLES IN `lens_my-config_exp`;` 列出可用的資料表。
+ 在啟用 S3 Tables 匯出後等待 24-48 小時，第一個資料才可使用。
### 存取遭拒錯誤
**問題：**您在執行查詢時收到存取遭拒錯誤。
**解決方案：**確認已正確設定 AWS Lake Formation 許可。如需詳細資訊，請參閱[將 Amazon S3 Tables 與 AWS 分析服務整合。](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/s3-tables-integrating-aws.html)
## 後續步驟
+ 了解 [搭配 S3 Storage Lens 資料表使用 AI 助理](storage-lens-s3-tables-ai-tools.md)
+ 檢閱 [Amazon S3 Storage Lens 指標詞彙表](storage_lens_metrics_glossary.md)以取得指標定義
+ 探索[Amazon S3 Storage Lens 指標使用案例](storage-lens-use-cases.md)更多分析想法
+ 了解 [Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/what-is.html) 無伺服器查詢