主要观点：现代数据湖依赖 Apache Iceberg 管理大型分析数据集，同时组织需要细粒度访问控制（FGAC）来保护敏感数据，但两者结合会导致性能瓶颈影响查询执行时间。
关键信息：

• Apache Iceberg 是用于大型分析数据集的开放表格式，其核心特征是压缩以优化查询性能和减少元数据开销。
• FGAC 可在行和列级别提供安全，包括行级、列级和单元格级安全及动态策略评估。
• Glue 5.0 引入原生 FGAC 支持，通过 Spark 资源配置文件创建安全执行环境。
• 传统表实现 FGAC 简单，只需配置特定参数。
• Iceberg 表实现 FGAC 需更多 Spark 配置，但 Glue 5.0 能处理其复杂性。
• Redshift 与 Iceberg 结合存在性能挑战，查询规划阶段因处理 Iceberg 的清单文件架构而成为瓶颈。
• Athena 在 Iceberg FGAC 中性能平衡，适合临时查询和探索性分析，但有查询超时、成本高等限制。
  重要细节：
• Iceberg 压缩通过文件合并、元数据管理、快照管理和分区优化等机制工作，生成大量元数据文件。
• Glue 5.0 中 FGAC 利用 Spark 资源配置文件创建用户和系统执行上下文。
• Redshift 与 Iceberg 结合时，每次查询需重复处理清单文件的昂贵元数据操作，性能模式不稳定。
• Athena 采用更智能的元数据处理策略，适合探索性分析和小到中型的分析查询。