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# Ottimizzazione del layout dei dati in Amazon S3
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Aurora PostgreSQL analizza i dati colonnari in Amazon S3, quindi il layout dei dati determina la quantità di dati letta da ciascuna query. Segui queste pratiche.
+ **Evita molti file di piccole dimensioni**: consolida i dati in un numero inferiore di file e più grandi. La lettura di molti file di piccole dimensioni aggiunge metadati per file e sovraccarico delle richieste di Amazon S3.
+ **Utilizza gruppi di righe di dimensioni ragionevoli**: i gruppi di righe consentono al motore di leggere e saltare i dati in blocchi utilizzando le statistiche. min/max I gruppi di righe molto piccoli aggiungono un sovraccarico per gruppo, mentre quelli molto grandi riducono la precisione con cui il motore può ignorare i dati di cui una query non ha bisogno.
+ **Partizionamento sulle colonne del filtro: il** partizionamento divide i dati in percorsi separati in base al valore della colonna, pertanto una query che filtra su una colonna di partizione salta intere partizioni senza leggerle.

Per una guida dettagliata, consulta [Optimize data](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/performance-tuning-data-optimization-techniques.html) nella *Amazon Athena User* Guide.