最显著的特性之一是它提供模式管理功能。在传统的 S3 存储桶中，数据存储为简单对象，并且必须在应用程序级别执行模式实施。但是，S3 表允许您预定义模式并逐表管理数据。这使您可以优化 SQL 查询，同时保持数据一致性。与数据湖架构的集成还使得 S3 Tables 可以轻松地与 Redshift Spectrum 和 Athena 等 AWS 分析服务协同工作。结果是处理结构化和非结构化数据的灵活性更大，大大改善了数据管道操作。
S3 表如何简化数据查询
S3 表提供分区和列式存储优化以实现快速查询。在典型的 S3 存储桶中，搜索数据需要扫描所有对象，这可能需要很长时间来处理大量数 线数据 据的查询。但是，S3 表允许您通过分区限制查询的范围，从而减少不必要数据的扫描并实现更快的数据访问。此外，通过利用列式存储，可以实现面向列的数据存储，从而提高针对特定列的过滤和聚合处理的性能。这显著提高了数据分析的响应能力，使得处理实时数据查询变得更加容易。
确保数据完整性和原子事务
S3 表支持原子事务以确保数据完整性。使用 保持远程团队联系和参与的 5 个技巧 传统的 S3 存储桶时，同时更新或删除数据时很容易发生冲突，很难确保一致性。但是，S3 表可以与 Apache Iceberg 等数据格式集成，以提供 ACID 事务并保证数据的并发更新。即使多个应用程序使用同一数据集，也可以安全、一致地管理数据。此外，数据快照功能可以回滚到以前的版本，以便在发生故障时顺利恢复。
存储成本优化的新方法
S3 表提供的功能可帮助您优化存储成本。例如，经常访问的数据可以存储在优化的存储格式中，而不经常访问的数据可以自动迁移到成本较低的存储，例如 S3 Standard-IA（不频繁访问）或 S3 Glacier。这使您可以降低存储成本，同时仍能快速访问所需的数据。 S3 Tables 还提供自动清理不必要数据的功能，让您能够最佳地管理数据的生命周期。因此，与传统的 S3 存储桶相比，S3 表在数据存储、访问、查询性能和成本优化方面提供了更优越的方法。
与 Apache Iceberg 集成以优化数据管理
Apache Iceberg 是一种开放表格式，旨在简化 新加坡电话号码 数据湖管理，与 S3 表结合使用时，可为数据管理提供更大的灵活性和性能。 S3 Tables 与 Apache Iceberg 集成，提供高级数据管理功能，例如快照管理、原子事务和模式演变。这使得跟踪数据变化和访问历史数据变得容易。 S3 表还可以利用 Iceberg 强大的分区功能来提高查询性能并优化扫描数据的范围。此外，Iceberg 的 ACID 事务功能允许并发更新数据，确保一致的数据管理。这种集成简化了 ETL 处理，加速了实时分析，并使数据版本控制变得更加容易，从而显著改善了云原生数据湖的运行。
什么是 Apache Iceberg？数据湖表的作用
Apache Iceberg 是一种用于管理对象存储（如 Hadoop 和 AWS S3）上的结构化数据的表格格式。在传统的数据湖中，基于文件的数据管理是常态，而在管理大规模数据时，确保查询性能和数据一致性是一个问题。但Iceberg使用SQL来管理表，并实现数据快照管理和事务控制，在保持数据完整性的同时提升了分析性能。这使得 Iceberg 能够为数据湖环境带来类似数据仓库的便利。