遅咲きさんのゆるりAWS認定試験、Amazon Athenaとは？

２０２５年７月１１日

ど～も。うさノリブログです。
今回はAWSでのデータ分析サービス

Amazon Athenaについて
ゆるりお話ししていきましょう♪

「S3に保存した大量のデータを簡単に分析したい」
「インフラを用意せずにSQLでデータを検索したい」

そんなニーズに応えるサービスが、Amazon Athena（アテナ） です。

本記事では、Athenaの基本から使い方、活用シーン、
料金体系まで、初心者にもわかりやすく解説します。

Amazon Athenaとは？

Amazon Athena とは、Amazonが提供する
サーバーレスのインタラクティブクエリサービス です。

S3に保存された構造化・半構造化データ（CSV, JSON, Parquet など）
に対して、標準的なSQLで直接クエリを実行できます。

一言でいうと

Athenaは「S3にあるデータにSQLで直接アクセスできるデータ分析ツール」です。

特徴とメリット

特徴	説明
サーバーレス	サーバー構築・管理は一切不要。即利用可能
SQLで操作可能	標準的なANSI SQLに対応
S3と連携	S3に保存されたデータを直接クエリ可能
高速でスケーラブル	クエリごとに最適なリソースが割り当てられる
他サービスと連携	Glue, QuickSight, Lambdaなどと統合可能

よくあるユースケース

ユースケース	内容
ログ分析	CloudFrontやELB、VPC などのアクセスログを集計
データレイク構築	S3に保存されたデータを Athenaで抽出・分析
IoTデータの集計	時系列データを分析して可視化
BI連携	QuickSightなどのBIツールと接続してレポート化

Athenaの基本構成

S3バケット：データの保存場所
Glue Data Catalog：メタデータ（スキーマ）
を定義する
クエリエンジン：SQLクエリを実行する部分

データフロー例

S3に保存されたCSV → Glueでスキーマ登録 → AthenaでSQL実行

Athenaの使い方（基本ステップ）

1. データの準備

S3にCSVやJSON形式でデータをアップロード
しておきます。

2. Glue Data Catalogでテーブル作成

Athenaはデータ構造（カラム名、型など）を
理解するため、Glueを使ってスキーマを登録します。

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS logs (
  timestamp string,
  ip string,
  status int
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  'serialization.format' = ','
)
LOCATION 's3://my-logs-bucket/logs/';

3. SQLクエリの実行

SELECT status, COUNT(*) 
FROM logs
GROUP BY status;

4. 結果の確認と保存

Athenaのコンソール上で結果が表示され、
CSVなどでエクスポート可能です。

対応フォーマット

Athenaはさまざまなデータ形式に対応しています。

CSV
TSV
JSON
Parquet
ORC
Avro

ParquetやORCなどの列指向フォーマットを使うと、
クエリ速度が向上し、料金も節約できます。

Athenaと他AWSサービスとの連携

サービス	連携内容
AWS Glue	データカタログでテーブルの定義
Amazon QuickSight	BIダッシュボードを作成して可視化
Amazon S3	データの保存先
AWS Lambda	自動的にAthenaクエリを実行するワークフロー
Amazon CloudWatch	クエリログの監視や通知設定

料金体系

Athenaはクエリごとにスキャンしたデータ量に応じて
課金されます。

料金：$5/TB（スキャンしたデータ量）
ParquetやORCなどを使うことで、スキャン量を
減らしコスト削減が可能
クエリ結果は自動でS3に保存
（ストレージ料金も発生）

コスト節約のポイント

列指向フォーマット（Parquetなど）の利用
データ圧縮（Gzipなど）
クエリで不要なカラムを指定しない

セキュリティとアクセス制御

IAMポリシー：
Athenaの利用者に必要な権限を付与
S3バケットポリシー：読み書きできる範囲を制限
暗号化：
S3上のデータはKMSを用いて暗号化が可能
ログ監視：CloudTrailでAthenaの操作履歴を記録

よくあるエラーと対処法

エラー	対処法
`HIVE_UNKNOWN_ERROR`	スキーマ定義やデータ形式が正しいか確認
`ACCESS_DENIED`	IAMロールやS3バケットポリシーを確認
`TABLE NOT FOUND`	Glueのテーブル名とDB名が正しいか確認

まとめ

Amazon Athenaは、サーバーレスで手軽に使える
データ分析ツールです。
S3に保存したデータにSQLでアクセスでき、
インフラ管理不要・高スケーラビリティという
メリットがあります。

「ビッグデータを気軽に分析したい」
「SQLに慣れているからGUIより効率的に処理したい」
そんな方にとって、Athenaは非常に有効な選択肢と
なるでしょう。

まずは無料枠を活用して、Athenaでの分析体験を
始めてみてください！

以上！今回はここまで！