1.优化查询语句：使用分区表，过滤查询条件以减少检索数据量。同时可以使用WITH语句在查询前进行数据预处理，加快查询速度。例如：

WITH prep AS ( SELECT * FROM my_table WHERE date_col >= '2019-01-01' ) SELECT * FROM prep WHERE col_1 = 'foo'

2.增加查询资源：增加查询资源可以增加查询引擎可用的CPU、内存等资源，从而提高查询速度。可以通过修改查询配置或提高查询资源容量来实现。例如：

ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES('aws:athena:query_execution'.'instance_count'='3','aws:athena:query_execution'.'instance_type'='r5.large')

3.使用分布式查询：使用AWS Glue或Spark等分布式计算服务可以加速大规模查询的处理速度。例如：

SELECT * FROM my_table WHERE col_1 = 'foo' AND date_col >= '2019-01-01' AND parquet_filter_col BETWEEN 0 and 10 AND $CONDITIONS

4.使用Amazon Redshift Spectrum：如果数据被存储在Amazon S3上，可以使用Redshift Spectrum查询引擎轻松进行高速、低成本的复杂查询。例如：

SELECT * FROM my_redshift_spectrum_table WHERE col_1 = 'foo' AND date_col >= '2019-01-01' AND parquet_filter_col BETWEEN 0 and 10;

这些是提高Athena查询性能的一些解决方案。实际上，性能提升的方法因不同的场景而异。所以，我们必须结合具体情况进行相应的优化。