要解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 增加资源：如果您有足够的预算，您可以考虑增加Athena查询的资源，例如增加实例的数量或改变实例类型。

2. 调整查询：您可以尝试对查询进行调整，以减少资源需求。例如，可以选择更小的日期范围或选择使用较小的JOIN操作而不是全表扫描。

3. 数据压缩：如果您的数据集非常大，则可以尝试压缩数据并选择可用的压缩格式。当查询数据时，Athena会自动解压缩数据。

以下是一个示例代码，它使用Presto的CAST和COALESCE函数，以及条件表达式来优化查询。

SELECT customerId, CAST(COALESCE(sum(price), 0) AS DECIMAL(10,2))
FROM orders
WHERE date > '2019-11-01'
  AND productId IN ('A', 'B', 'C')
  AND (state = 'NY' OR state = 'NJ' OR state = 'CT')
GROUP BY customerId
HAVING COUNT(DISTINCT productId) >= 2;

在这个例子中，我们限制了查询的日期范围，选择了特定的产品和州，并使用COALESCE函数来替换缺失值。同时，我们使用CAST函数来转换和规范化查询结果数据类型。这些方法可以降低资源需求并提高查询性能。