Map状態は、まさに上記の要件を満たすように設計されています。アイテムのコレクションを反復処理し、各アイテムを個別に処理することができます。Map状態は反復処理を自動的に管理し、各アイテムに対して指定された変換を並列に実行するため、大規模なデータファイルコレクションの並列処理に最適です。

説明
このオプションは、このダッシュボードをサポートするコンピューティングリソースを構成する最適な方法です。すべてのクエリを最大化モードに設定されたマルチクラスター仮想ウェアハウスに割り当てることで、データエンジニアは、さまざまなアナリストからの数千もの同時クエリを処理するのに十分なコンピューティング能力を確保できます。マルチクラスター仮想ウェアハウスは、負荷に基づいてクラスターを追加または削除することで、スケールアップまたはスケールダウンできます。最大化スケーリングポリシーにより、常に少なくとも1つのクラスターが実行され、必要に応じて新しいクラスターが可能な限り迅速に追加されます。仮想ウェアハウスの使用率とパフォーマンスを監視することで、データエンジニアは応答性要件を満たし、コストを最小限に抑えることができる最適なクラスター数を決定できます。

https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/パフォーマンスチューニング.html

説明
内部的にステージングされたファイルの監視
Snowflake は、内部ステージ (ユーザー、テーブル、ステージ) にアップロードされた各ファイルの詳細なメタデータを保持します。これには以下が含まれます。
ファイル名
ファイルサイズ（アップロード時に圧縮が指定された場合は圧縮された状態）
LAST_MODIFIED 日付（データファイルが最初にステージングされた日時、または最後に変更された日時のいずれか遅い方のタイムスタンプ）に加えて、Snowflake は過去14日以内に実行された COPY INTO コマンドの履歴データを保持します。このメタデータは、アップロード完了後のファイルの削除など、ロードプロセスの監視と管理に使用できます。
ステージングされたデータ ファイルのステータスを表示するには、LIST コマンドを使用します。
クラシック Web インターフェイスの [履歴] タブ ページで、各 COPY INTO <table> コマンドのステータスを監視します。
VALIDATE 関数を使用して、ロードしたデータ ファイルを検証し、ロード中に発生したエラーを取得します。
LOAD_HISTORY 情報スキーマ ビューを使用して、COPY INTO コマンドを使用してテーブルにロードされたデータの履歴を取得します。