# Amazon S3에서 데이터 레이아웃 최적화
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Aurora PostgreSQL은 Amazon S3의 열 기반 데이터를 스캔하므로 데이터 레이아웃에 따라 각 쿼리가 읽는 데이터 양이 결정됩니다. 다음 모범 사례를 따르세요.
+ **여러 작은 파일 사용 지양**: 데이터를 더 적은 수의 더 큰 파일로 통합합니다. 여러 작은 파일을 읽으면 파일당 메타데이터 및 Amazon S3 요청 오버헤드가 추가됩니다.
+ **적절한 행 그룹 크기 사용**: 행 그룹을 사용하면 엔진이 최소/최대 통계를 기반으로 데이터를 청크 단위로 읽거나 건너뛸 수 있습니다. 행 그룹이 너무 작으면 그룹당 오버헤드가 추가되고, 너무 크면 쿼리에 필요하지 않은 데이터를 엔진이 정밀하게 건너뛰는 기능이 저하됩니다.
+ **필터 열 기준 파티셔닝**: 파티셔닝은 열 값을 기준으로 데이터를 별도의 경로로 분할하므로, 파티션 열을 기준으로 필터링하는 쿼리는 전체 파티션을 읽지 않고 그대로 건너뜁니다.

자세한 지침은 *Amazon Athena 사용 설명서*의 [데이터 최적화](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/performance-tuning-data-optimization-techniques.html)를 참조하세요.