在AWS Glue和Athena中，如果分区在查询中没有被使用，它们不会提高查询性能。分区是用于将数据划分为更小的块，以便在查询时可以仅处理相关分区的数据。

以下是一个示例，展示了如何在AWS Glue中创建表和分区，并在Athena中查询分区：

1. 首先，使用AWS Glue创建表并定义分区。假设我们有一个存储在S3上的日志文件，按日期进行分区。

import boto3

glue = boto3.client('glue')

database_name = 'your_database_name'
table_name = 'your_table_name'
s3_location = 's3://your_bucket_name/your_folder'

# 创建数据库
glue.create_database(
    DatabaseInput={
        'Name': database_name
    }
)

# 创建表
glue.create_table(
    DatabaseName=database_name,
    TableInput={
        'Name': table_name,
        'StorageDescriptor': {
            'Columns': [
                {
                    'Name': 'timestamp',
                    'Type': 'string'
                },
                {
                    'Name': 'message',
                    'Type': 'string'
                }
            ],
            'Location': s3_location,
            'InputFormat': 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat',
            'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat',
            'Compressed': False,
            'NumberOfBuckets': -1,
            'SerdeInfo': {
                'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde',
                'Parameters': {
                    'field.delim': ','
                }
            },
            'BucketColumns': [],
            'SortColumns': [],
            'Parameters': {}
        },
        'PartitionKeys': [
            {
                'Name': 'date',
                'Type': 'string'
            }
        ],
        'TableType': 'EXTERNAL_TABLE'
    }
)

# 定义分区
glue.create_partition(
    DatabaseName=database_name,
    TableName=table_name,
    PartitionInput={
        'Values': ['2022-01-01'],
        'StorageDescriptor': {
            'Columns': [
                {
                    'Name': 'timestamp',
                    'Type': 'string'
                },
                {
                    'Name': 'message',
                    'Type': 'string'
                }
            ],
            'Location': f'{s3_location}/date=2022-01-01/',
            'InputFormat': 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat',
            'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat',
            'Compressed': False,
            'NumberOfBuckets': -1,
            'SerdeInfo': {
                'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde',
                'Parameters': {
                    'field.delim': ','
                }
            },
            'BucketColumns': [],
            'SortColumns': [],
            'Parameters': {}
        }
    }
)

2. 现在，我们可以在Athena中查询分区。在查询中，我们可以选择只查询特定分区的数据，以提高查询性能。

SELECT *
FROM your_table_name
WHERE date = '2022-01-01'

上述查询只会检索2022年1月1日的分区数据，而不会涉及其他分区。这将提高查询性能。

如果我们不使用分区列进行过滤，而是执行全表扫描的查询，如下所示：

SELECT *
FROM your_table_name

在这种情况下，查询将扫描表中的所有分区，即使某些分区不包含我们感兴趣的数据。这种情况下，分区不会提高查询性能。

因此，要提高查询性能，请确保在查询中使用适当的分区过滤条件。