本实验帮你迈出使用 Amazon Athena 的第一步。Athena 是一种无服务器查询服务，可以直接分析存放在 S3 里的数据，不用建服务器，也不用写复杂代码。完成本实验后，你将学会，在 AWS 控制台里找到 Athena，新建一个数据库，对着 S3 里的 CSV 文件运行第一条 SQL 查询，并看懂查询结果。
理解三个核心概念即可。第一，Athena 不存储数据，它只读取 S3 里的文件。你提前把文件上传到 S3，Athena 再去扫描。第二，要查询前必须先定义“表”。这个表不复制数据，只是告诉 Athena：文件在哪个 S3 文件夹、文件是什么格式（比如 CSV）、每一列叫什么名字。第三，Athena 使用标准 SQL，如果你知道 SELECT、WHERE 这类语法，就能直接上手。本实验用一个极简的电商订单样例文件，只有三行数据：订单号、商品名、数量。你不需要启动任何 EC2 或集群，Athena 会在你运行查询时自动分配计算资源，查完就释放。
本次采用 AWS Console 界面完成作业。
注意：根据项目的具体情况，可以采用不同的实施方法。比如使用命令行(CLI)部署、代码部署 (CloudFomation、Terraform等）、以及其它开发语言（SDK）完成作业。
步骤一：准备 S3 里的数据文件。
登录 AWS 控制台，进入 S3 服务，创建一个新存储桶（名称全局唯一），保持所有默认设置。创建一个包含以下数据的文件，保存为 orders.csv。
order_id,product,quantity
1001,Book,12
1002,Pen,2
1003,Notebook,5
把 orders.csv 上传到刚才建的桶里，放在一个叫 /data/ 的文件夹下。
步骤二：在 Athena 中创建数据库和表。
打开 Athena 控制台，设置查询结果的位置，然后在左侧导航栏点击"数据"，再点击"创建数据库"，输入名称 athena_lab，点击创建。接着点击"创建表"，数据源选择刚才的 S3 存储桶，输入表名 orders。Athena 会自动检测 CSV 格式。在列定义部分确认三个字段：order_id 为 int，product 为 string，quantity 为 int，点击创建。
步骤三：执行查询。
SELECT * FROM "default"."orders" limit 1
点击"运行"，等待几秒，结果显示在下方面板。
1. 查询成功后，你会看到 1 条订单数据完整显示在结果面板中。
2. 点击"历史记录"，可以看到本次查询的执行详情。扫描数据量仅几 KB，本次查询费用显示为 0.00 美元。