1. 确认您的查询是否涉及多个分区。如果是这样，请尝试将查询限制为特定分区，而不是跨多个分区查询。

   SELECT *
   FROM mytable
   WHERE date_partition = '2021-03-01'
   

2. 如果您使用的是Parquet格式，请在表定义中启用谓词下推功能。这样可以将谓词下推到存储层，使查询速度更快。添加以下参数：

   'storage': 'parquet',
   'parquet_predicate_pushdown': 'true'
   

   如下所示：

   CREATE EXTERNAL TABLE mytable (
   col1 string,
   col2 int,
   col3 double
   )
   PARTITIONED BY (date_partition string)
   ROW FORMAT SERDE 'xxx'
   WITH SERDEPROPERTIES ( ... )
   LOCATION 's3://mybucket/mytable/'
   TBLPROPERTIES ('storage': 'parquet', 'parquet_predicate_pushdown': 'true')
   

3. 如果您使用的是CSV格式，请在表定义中启用列投影功能。加入以下参数：

   'storage': 'csv',
   'skip.header.line.count': '1',
   'columns': 'col1, col2, col5'
   

   如下所示：

   CREATE EXTERNAL TABLE mytable (
   col1 string,
   col2 int,
   col3 double
   )
   PARTITIONED BY (date_partition string)
   ROW FORMAT SERDE 'xxx'
   WITH SERDEPROPERTIES ( ... )
   LOCATION 's3://mybucket/mytable/'
   TBLPROPERTIES ('storage': 'csv', 'skip.header.line.count': '1', 'columns': 'col1, col2, col5')
   

   这样将限制查询只涉及指定列的数据，可以提高查询性能。

4. 增加查询结果的缓存。如果您多次执行的查询结果不易变动，将结果缓存可以显著提高查询性能。示例如下：

   CREATE VIEW myview AS
   SELECT *
   FROM mytable
   WHERE date_partition = '2021-03-01'
   WITH CACHED RESULTS
   

5. 在Athena控制台上增加执行引擎，例如Presto或Spark。这些引擎通常比Athena原生引擎提供更好的性能。

使用以上方式可以缓解Athena目录查询非常缓慢的问题。