成本和功能比较
Athena 根据扫描数据量按使用量付费，因此对于低使用量来说非常经济。
另一方面，Redshift 根据集群大小收费，这可能会导致更高的前期成本。
然而，Redshift 非常适合持续处理大量数据，并且能够长期提供可扩展的成本效益。
因此，您需要根据项目规模和使用频率来考虑选择哪一个。
适当的部署场景和用例之间的区别
Athena 非常适合短期临时分析以及分析日志和物联网数据。
直接访问 S3 允许快速设置，而无需数据迁移。
另一方面，Redshift 作为长期数据仓库解决方案，更适合需要整合和分析大量数据的场景。
例如，它非常适合复杂的商业智能 (BI) 工作负载和大规模企业数据分析。
通过结合 Athena 和 Redshift，您可以构建一个灵活的分析环境，充分利用各自的优势。
例如，您可以使用 Athena 进行临时查询和短期分析，使用 Redshift 进行长期数据存储和复杂查询处理。
但是，为了保持数据完整性，在 S3 和 Redshift 之间移动数据和管理模式时必须小心谨慎。
统一数据格式并考虑成本和性能之间的平衡也很重要。
Amazon Athena 注意事项及缺点详解
Amazon Athena 是一项非常优秀的服务，具有很多优点，但在使用时也存在一些需要注意的点和缺点。
特别是，由于基于扫描数据量的计费模型的性质，如果您忽视设计查询或适当管理数据，成本可能会高于预期。
同样重要的是要了解，与大型数据仓库解决方案相比，Athena 有一些局限性。
本节我们将详细讲解Athena的注意事项和缺点。
使用 Amazon Athena 时面临的最大挑战
Athena 面临的主要挑战是，当数据格式或结构不正确时，查询性能会下降。
特别是，像 JSON 和 CSV 这 墨西哥电报数据 样的面向行的格式可能比面向列的格式需要更多的扫描和更慢的查询。
此外，增加查询复杂性会使查询更容易出错，需要改进和优化 SQL 技能。
关于扫描数据量和成本的考虑
Athena 的计费模式基于扫描的数据量，因此避免不必要的数据扫描是控制成本的关键。
例如，频繁使用`SELECT *`会导致扫描比必要更多的数据，从而增加成本。
另外，如果分区设置不正确，将导致扫描所有数据，效率低下。
解决这些挑战需要查询优化和适当的数据管理。