AWSで学ぶ！Amazon Athenaを使ってS3のデータをSQLでクエリする方法を初心者向けに完全解説

1. Amazon Athenaとは？

1. Amazon Athenaとは？

Amazon Athena（アマゾン アシーナ）は、AWSが提供するデータ分析サービスです。S3に保存されているCSVやJSON、Parquetといったデータを、SQL（エスキューエル）という問い合わせ言語で直接検索できます。サーバーの準備や設定が不要で、使った分だけ料金が発生するのが特徴です。

初心者の方でも、Excelで表を扱う感覚に近い形でビッグデータ分析を始められる点が大きな魅力です。

2. Amazon S3とAthenaの関係

2. Amazon S3とAthenaの関係

Amazon S3（エススリー）は、AWSのクラウド上にファイルを保存できるストレージサービスです。Athena自体はデータを保存せず、S3に置かれたデータを読み取って分析します。

イメージとしては、S3が「倉庫」、Athenaが「検索係」のような関係です。倉庫の中身を動かさずに、その場で中身を調べられるのがAthenaの強みです。

3. Athenaで使われるSQLとは？

3. Athenaで使われるSQLとは？

SQLは、データを「探す・並べる・集計する」ための言葉です。Athenaでは、PrestoベースのSQLが使われていますが、基本的な書き方は一般的なSQLとほぼ同じです。

たとえば「特定の日付のデータだけを見る」「合計金額を計算する」といった操作も、短いSQL文で実行できます。

4. Athenaを使うための事前準備

4. Athenaを使うための事前準備

Amazon Athenaを利用するには、AWSアカウントとS3バケットが必要です。S3には、分析したいCSVファイルなどのデータをアップロードしておきます。

また、Athenaのクエリ結果を保存するためのS3フォルダも指定します。これは最初に一度設定すれば、あとは意識する必要はほとんどありません。

5. テーブル作成とデータ定義の流れ

5. テーブル作成とデータ定義の流れ

Athenaでは、S3上のデータに対して「テーブル」を定義します。これはデータの構造をAthenaに教える作業です。

CREATE EXTERNAL TABLE sample_data (
  id int,
  name string,
  price int
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION 's3://example-bucket/data/';

このSQLを実行すると、S3のCSVデータを表として扱えるようになります。実際のファイルは変更されないので安心です。

6. 基本的なSELECTクエリの実行方法

6. 基本的なSELECTクエリの実行方法

テーブルを作成したら、あとはSQLで自由に検索できます。もっとも基本的なのがSELECT文です。

SELECT name, price
FROM sample_data
WHERE price > 1000;

この例では、価格が1000より大きいデータだけを抽出しています。結果はAthenaの画面上に表形式で表示されます。

7. 集計や分析でできること

7. 集計や分析でできること

Athenaでは、合計や平均といった集計処理も簡単です。大量データでも高速に処理されるため、ログ分析や売上集計にも向いています。

SELECT COUNT(*) AS total_count
FROM sample_data;

このように、SQLだけでビッグデータ処理が完結するのがAthenaの大きな特徴です。

8. Amazon Athenaを使うメリットと注意点

8. Amazon Athenaを使うメリットと注意点

Amazon Athenaは、サーバー管理が不要で、初心者でも始めやすいAWSサービスです。一方で、クエリごとにスキャンしたデータ量に応じて料金が発生します。

不要な列を指定しない、Parquet形式を使うなど、工夫することでコストを抑えたデータ分析が可能になります。