# Amazon S3 でのデータレイアウトの最適化
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Aurora PostgreSQL は Amazon S3 の列指向データをスキャンするため、データレイアウトによって、各クエリが読み取るデータ量が決まります。次のプラクティスに従ってください。
+ **多数の小さなファイルを避ける**: データをより少数の大きなファイルに統合します。多数の小さなファイルを読み取ると、ファイルごとのメタデータと Amazon S3 リクエストのオーバーヘッドが増加します。
+ **適切なサイズの行グループを使用する**: 行グループは、最小/最大統計を使用して、エンジンがデータをチャンクで読み取ったりスキップしたりできるようにします。行グループが非常に小さいとグループごとのオーバーヘッドが増加し、逆に非常に大きいと、クエリに不要なデータをエンジンがスキップする際の精度が低下します。
+ **フィルター列のパーティション**: パーティション化はデータを列値で別々のパスに分割するため、パーティション列でフィルタリングするクエリは、データを読み取らずにパーティション全体をスキップします。

詳細なガイダンスについては、*Amazon Athena ユーザーガイド*の「[データを最適化する](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/performance-tuning-data-optimization-techniques.html)」を参照してください。