另一种选择是在您的web服务器上镜像S3桶并在本地遍历。诀窍在于本地文件是空的，只用作骨架。或者，本地文件可以保存您通常需要从S3获取的有用元数据(例如，文件大小、mimetype、作者、时间戳、uuid)。当您提供下载文件的URL时，在本地搜索，但要提供到S3地址的链接。

本地文件遍历很容易，而且这种用于S3管理的方法与语言无关。本地文件遍历还可以避免维护和查询文件数据库，或者延迟执行一系列远程API调用来验证和获取桶内容。

您可以允许用户通过FTP或HTTP直接将文件上传到您的服务器，然后在非高峰时段通过递归遍历任意大小文件的目录将一批新的和更新的文件传输到Amazon。在完成向Amazon的文件传输后，将web服务器文件替换为同名的空文件。如果一个本地文件有任何文件大小，那么直接提供它，因为它正在等待批量传输。

我是这样做的: 我在s3中有数千个文件。 我在列表中看到一个文件的属性面板。你可以看到该文件的URI，我复制粘贴到浏览器-这是一个文本文件，它呈现得很好。我用手边的uuid替换了url中的uuid文件就出来了。

我希望AWS有更好的方法来搜索文件，但这对我来说很管用。

我做了如下的事情来在我的桶中寻找模式

def getListOfPrefixesFromS3(dataPath: String, prefix: String, delimiter: String, batchSize: Integer): List[String] = {
    var s3Client = new AmazonS3Client()
    var listObjectsRequest = new ListObjectsRequest().withBucketName(dataPath).withMaxKeys(batchSize).withPrefix(prefix).withDelimiter(delimiter)
    var objectListing: ObjectListing = null
    var res: List[String] = List()

    do {
      objectListing = s3Client.listObjects(listObjectsRequest)
      res = res ++ objectListing.getCommonPrefixes
      listObjectsRequest.setMarker(objectListing.getNextMarker)
    } while (objectListing.isTruncated)
    res
  }

对于较大的存储桶，这会消耗太多时间，因为所有对象摘要都由Aws返回，而不仅仅是匹配前缀和分隔符的对象。我正在寻找提高性能的方法，到目前为止，我只发现我应该命名键，并将它们正确地组织在桶中。

有多种选择，没有一个是简单的“一次性”全文解决方案:

Key name pattern search: Searching for keys starting with some string- if you design key names carefully, then you may have rather quick solution. Search metadata attached to keys: when posting a file to AWS S3, you may process the content, extract some meta information and attach this meta information in form of custom headers into the key. This allows you to fetch key names and headers without need to fetch complete content. The search has to be done sequentialy, there is no "sql like" search option for this. With large files this could save a lot of network traffic and time. Store metadata on SimpleDB: as previous point, but with storing the metadata on SimpleDB. Here you have sql like select statements. In case of large data sets you may hit SimpleDB limits, which can be overcome (partition metadata across multiple SimpleDB domains), but if you go really far, you may need to use another metedata type of database. Sequential full text search of the content - processing all the keys one by one. Very slow, if you have too many keys to process.

几年来，我们每天存储1440个版本的文件(每分钟一个)，使用版本化桶，这是很容易实现的。但要获得一些较旧的版本需要时间，因为人们必须一个版本一个版本地按顺序进行。有时我使用简单的CSV记录索引，显示发布时间和版本id，有了这个，我可以很快跳转到旧版本。

正如你所看到的，AWS S3并不是为全文搜索而设计的，它是一个简单的存储服务。

我尝试了以下方法

aws s3 ls s3://Bucket1/folder1/2019/ --recursive |grep filename.csv

这将输出文件存在的实际路径

2019-04-05 01:18:35     111111 folder1/2019/03/20/filename.csv

使用Amazon Athena查询S3桶。另外，加载数据到Amazon Elastic搜索。希望这能有所帮助。