Glueが作ったテーブルを、
Athenaから問い合わせる

手順に迷ったときや、用語の意味を確かめたいときに開きましょう。

※ リンク切れの場合は、ページタイトルで検索してください。

Glueが作ったテーブルに、Athenaから橋を架けるイメージです。データカタログという1つの台帳を、2つのサービスが両側から参照します。

以下の要件を満たし、GlueとAthenaの連携を体験してください。

「Athena側の準備を整える」→「テーブルが見えることを確認する」→「クエリを実行する」という順番で進めます。

1. フェーズ1 — Athenaの準備を整える

2. マネジメントコンソールにサインインし、リージョンを合わせる

   ブラウザで AWS マネジメントコンソールにサインインし、画面右上のリージョンが、クローラーを実行したリージョン（例：アジアパシフィック（東京）ap-northeast-1）と一致していることを確認します。

3. Athenaのクエリ結果出力先を設定する

   Athenaコンソールを開き、まだ設定していなければ「設定」からクエリ結果の保存先となるS3の場所を指定します。

   未設定だとクエリが実行できない

   出力先が未設定の場合、クエリ実行時にエラーになります。先にここを済ませておきましょう。

4. フェーズ2 — テーブルが見えることを確認する

5. クエリエディタでデータベース・テーブルを確認する

   Athenaのクエリエディタ画面で、左側の「データベース」からクローラーが使用したデータベースを選びます。「テーブル」欄に、クローラーが自動生成したテーブル名が表示されていることを確認します。

6. フェーズ3 — クエリを実行する

7. まずは全件取得のクエリを実行する

   クエリエディタに次のように入力し、「実行」を選びます。

   -- テーブル名は実際のものに置き換える
   SELECT * FROM employees_table LIMIT 10;

   結果がテーブル形式で表示されることを確認します。

8. 条件を絞り込んだクエリを実行する

   テーブルの列の1つを使って、WHERE 句で絞り込んだクエリを実行します（例：特定の部署や年で絞り込む）。

   これがゴール

   クローラーが「自動的に」作ったテーブルに対して、Athenaから自由にSQLを書けている——この状態を確認できたら、このハンズオンの目的は達成です。

初学者がよく引っかかる箇所を先回りでまとめました。答えそのものは載せていませんが、「どこを見直すか」の手がかりとして使ってください。

要件の再確認ではなく、画面のどこを見れば達成を確認できるかをまとめました。次を順に確かめましょう。

• Athenaのクエリエディタの「テーブル」欄に、Glueクローラーが作成したテーブルが表示されている。
• SELECT * クエリの実行結果が、表形式でクエリエディタの下部に表示されている。
• WHERE 句で絞り込んだクエリの結果件数が、全件取得時より少なくなっている。
• クエリ実行履歴に、実行したクエリと「成功」のステータスが記録されている。

手を動かすことに加えて、次の問いに自分の言葉で答えられるようにしておくと、理解がより深まります。

1. GlueとAthenaが同じデータカタログを共有していることは、どんな運用上のメリットにつながるでしょうか。
   ヒント

   テーブルを「一度だけ」定義すれば、複数のサービスから使い回せる、という観点で考えてみましょう。
2. もしクローラーを使わず、すべてのテーブルを手動で定義していたら、どのような手間が増えるでしょうか。
   ヒント

   ファイルが増えるたびに列構成を確認する作業を、誰がいつ行うのか考えてみましょう。
3. Athena以外に、このデータカタログを利用できそうなAWSサービスにはどのようなものが考えられるでしょうか。
   ヒント

   データの分析・変換を行うサービスは、データの「場所」と「構造」を知る必要があります。その情報をどこから得るかという観点で考えてみましょう。

作成したリソースを順番に削除します。

1. Athenaのクエリ結果（S3）を削除する：クエリ結果の出力先に保存されたファイルを削除します。
2. テーブル・データベースを削除する：Glueデータカタログ上のテーブルとデータベースを削除します（このハンズオンのために作成した場合）。
3. クローラー・IAMロールを削除する：使用したクローラーや専用のIAMロールが残っている場合は削除します。
4. S3バケットを空にして削除する：元データやクエリ結果の保存に使ったバケットを削除します。