在Athena查询中，日期分区是一种实现数据分层存储和快速查询的常用技术。通常情况下，日期分区会添加额外的位字段来使查询更加高效。但这种做法可能会导致数据存储过多，增加文件大小和维护难度。因此，更好的做法是使用“Athena Date Partition Without Extra Bits”。

通过使用这种方法，可以在不增加位字段的情况下，针对日期字段进行数据分区。此方法的实现基于HiveQL语言和Athena，具体步骤如下：

1. 创建一个日期分区表，将分区字段设置为日期类型（格式为“yyyy-MM-dd”）。

2. 插入数据时，使用PARTITION BY子句将数据插入到指定日期分区。

3. 查询数据时，使用WHERE子句和过滤器函数来过滤数据。示例代码如下：

CREATE EXTERNAL TABLE mytable (
  ...
  created_date string
)
PARTITIONED BY (date_part YEAR(created_date), date_part MONTH(created_date), date_part DAY(created_date))
...

INSERT INTO TABLE mytable
...
PARTITION (date_part YEAR(created_date), date_part MONTH(created_date), date_part DAY(created_date))
...

SELECT *
FROM mytable
WHERE date_part('year', created_date) = '2019'
AND date_part('month', created_date) = '06'
...

通过这种方法，不仅可以实现高效地数据分区，而且还能够有效地减少存储和维护成本。