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。

# 最佳化服務使用
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服務層級考量事項包括您每一帳戶執行的工作負載數量、不僅限於 Athena (而是所有服務) 的服務配額，以及思考如何減少「資源不足」錯誤。

**Topics**
+ [在同一帳戶中操作多個工作負載](#performance-tuning-service-quotas)
+ [減少「資源不足」錯誤](#performance-tuning-resource-limits)

## 在同一帳戶中操作多個工作負載
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Athena 使用配額來限制帳戶層級的查詢並行和 API 請求率。超出這些配額可能會導致查詢在執行期間或提交時失敗。如需有關這些配額的詳細資訊，請參閱 [Service Quotas](service-limits.md)。

如果您在同一個 AWS 帳戶中操作多個工作負載，您的工作負載會爭奪相同的帳戶層級配額。例如，如果一個工作負載遇到未預期的查詢爆量，同一帳戶中執行的另一個工作負載可能會出現佇列時間增加，或在最壞的情況下，因限流而導致查詢提交失敗。

我們建議您使用 CloudWatch 透過圖表和儀表板監控您的服務用量。您也可以設定 CloudWatch 警示，在用量接近並行查詢的服務配額時提醒您，讓您能在達到配額限制之前採取動作。如需詳細資訊，請參閱[使用 CloudWatch 監控 Athena 用量指標](monitoring-athena-usage-metrics.md)。

若要控制查詢並行並隔離帳戶內的工作負載，請使用容量保留。容量保留可在單一帳戶內提供專用查詢處理容量。容量是以資料處理單位 (DPU) 為單位測量而得，並可透過新增來增加查詢並行或透過移除來減少查詢並行。容量保留讓您能夠將容量指派給一或多個工作群組，進而隔離帳戶內的工作負載。如需詳細資訊，請參閱[管理查詢處理容量](capacity-management.md)。

雖然您應該隔離不同 AWS 帳戶中不相關的工作負載 （例如隔離開發與生產環境），但此方法無法提供可擴展的方式來增加查詢並行。反之，請使用容量保留來管理和擴展單一帳戶內的查詢處理需求。

### 考慮其他服務中的配額
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當 Athena 執行查詢時，它可以呼叫其他強制執行配額的服務。在查詢執行期間，Athena 可以對 AWS Glue Data Catalog、Amazon S3 和其他 AWS 服務進行 API 呼叫，例如 IAM 和 AWS KMS。如果您使用[聯合查詢](federated-queries.md)，Athena 也會呼叫 AWS Lambda。所有這些服務都有自己的限制和配額，可以超過。當查詢執行遇到來自這些服務的錯誤時，其便會失敗並包含來源服務的錯誤。重試可復原的錯誤，但如果問題無法及時自行解決，查詢仍可能失敗。請務必徹底閱讀錯誤訊息，以判斷其是來自 Athena 還是來自其他服務。此效能調校區段涵蓋一些相關錯誤。

如需有關解決 Amazon S3 Service Quotas 造成的錯誤的資訊，請參閱本文件稍後的 [避免檔案太多](performance-tuning-data-optimization-techniques.md#performance-tuning-avoid-having-too-many-files)。如需有關 Amazon S3 效能最佳化的詳細資訊，請參閱《Amazon S3 使用者指南》**中的[最佳實務設計模式：最佳化 Amazon S3 效能](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/optimizing-performance.html)。

## 減少「資源不足」錯誤
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Athena 會在分散式查詢引擎中執行查詢。當您提交查詢時，Athena 引擎查詢規劃程式會預估執行查詢所需的運算容量，並相應地準備運算節點叢集。某些查詢 (例如 DDL 查詢) 只在一個節點上執行。大型資料集的複雜查詢可在更大的叢集上執行。節點是統一的，具有相同的記憶體、CPU 和磁碟組態。Athena 透過橫向擴展 (而非向上擴展) 來處理要求更高的查詢。

有時候，查詢的需求會超過執行查詢的叢集的可用資源。發生這種情況時，查詢會失敗，並顯示錯誤在此擴展因數下查詢耗盡的資源。

最常耗盡的資源是記憶體，但在極少數情況下，也可以是磁碟空間。當引擎執行聯結或視窗函數時，通常會發生記憶體錯誤，但也可能發生在不同的計數和彙總中。

即使查詢失敗並出現「資源不足」錯誤一次，當您再次執行時，其可能會成功。查詢執行不是確定性的。載入資料所花費時間以及如何在節點上分配中繼資料集等因素，可能會導致資源使用量不同。例如，假設一個查詢聯結兩個資料表，並且聯結條件的值分佈存在很大偏差。這樣的查詢在大多數時間都可以成功，但是當最常見的值最終由相同節點處理時，偶爾會失敗。

若要避免查詢超出可用資源，請使用本文件中提及的效能調校秘訣。具體而言，有關如何最佳化會耗盡可用資源之查詢的秘訣，請參閱 [最佳化聯結](performance-tuning-query-optimization-techniques.md#performance-tuning-optimizing-joins)、[減少視窗函式的範圍，或將其移除](performance-tuning-query-optimization-techniques.md#performance-tuning-optimizing-window-functions) 和 [使用近似值最佳化查詢](performance-tuning-query-optimization-techniques.md#performance-tuning-optimizing-queries-by-using-approximations)。