Athena で Iceberg テーブルを使った基本操作：S3 Table Bucket

概要

本記事では、S3 Table Bucket の準備や名前空間の作成、Icebergテーブルの作成、操作について説明します。

1. S3 Table Bucket を作成
2. 名前空間と Iceberg テーブルを作成
3. Lake Formation の設定
4. INSERT クエリでデータを追加
5. テストクエリ
6. テーブルと S3 Table Bucket の削除

この基本的な使い方を順を追って解説します。

1. S3 Table Bucket を作成

Iceberg テーブルで使用する S3 Table Bucket は、S3 側で事前に作成する必要があります。

作成方法：

• S3 コンソール（UI）から "S3 Table" バケットを作成する
  

2. 名前空間を作成

• S3 Table Bucket を作成した直後に、Athena を使ってデータベースを作成します。
  
  ↓
  

3. Lake Formation の設定

Athena で Iceberg テーブルを操作するには、最初に Lake Formation 側で必要な権限を設定しておく必要があります。これを設定しないと、データベースやテーブルの作成・操作時にエラーが発生します。ここではルートユーザーで設定せずに、IAMユーザーとして設定しましょう。

手順：

Lake Formation コンソール > Databases >に移動します。

データベースを開き、「Grant」を選択します。

対象の IAM ユーザーまたはロールに任意の権限を付与します。

3. Iceberg テーブルを作成

CREATE TABLE `my_iceberg_table`.daily_sales (
    sale_date date, 
    product_category string, 
    sales_amount double
)
PARTITIONED BY (month(sale_date))
TBLPROPERTIES ('table_type' = 'iceberg');

4. データの追加（INSERT）

INSERT INTO my_iceberg_table.daily_sales
VALUES
    (DATE '2024-12-01', '家電', 1000.50),
    (DATE '2024-12-02', '食料品', 300.00),
    (DATE '2025-01-05', '衣料品', 250.25);

5. お試しクエリ

SELECT
  DATE_TRUNC('month', sale_date) AS sale_month,
  SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM my_iceberg_table.daily_sales
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

6. テーブルの削除

Iceberg テーブルの削除

--IAMロールで
DROP TABLE IF EXISTS my_iceberg_table.daily_sales;

おわりに

• Iceberg + Athena の基本的な流れを掴むには、まず S3 側の準備（S3 Table Bucket）と権限設定を理解することが重要
• 特に Lake Formation との連携は、想定外の権限制限によりエラーの原因となるため注意
• 小規模な検証から始めて、段階的に構築していくのがおすすめです!