Aurora PostgreSQL 支持机器学习、导出至 Amazon S3 和新的次要版本

兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora 现在支持机器学习功能、用于将数据导出到 Amazon S3 的选项，并且兼容更新的 PostgreSQL 版本。

您可以使用 Aurora，通过 Amazon SageMaker 和 Amazon Comprehend 的简单、优化和安全的集成，将基于机器学习 (ML) 的预测添加到您的应用程序中。Aurora 机器学习基于熟悉的 SQL 编程语言，因此您无需构建自定义集成，四处移动数据，学习单独的工具，您也无需拥有机器学习经验。兼容 MySQL 5.7 的 Aurora 也提供此功能。

Aurora 机器学习支持 SageMaker 中提供的任何 ML 模型，或者您可以使用 Comprehend 运行情绪分析。它支持 PostgreSQL 10 和 11，而且除了您使用的 AWS 服务需要付费外，没有其他费用。有关更多信息，请参阅发布博客、Aurora ML 功能页面和 Aurora 文档。

SELECT into S3 语句允许您从 Aurora PostgreSQL 查询数据并将其直接导出到 Amazon S3 存储桶中。PostgreSQL 10 和 11 通过新的 aws_s3 PostgreSQL 扩展程序提供。有关详细信息，请参阅 Aurora 文档。

兼容 PostgreSQL 11 的 Aurora PostgreSQL 已经升级到版本 3.1，支持机器学习、S3 导出并兼容 PostgreSQL 11.6。兼容 PostgreSQL 10 的 Aurora PostgreSQL 已经升级到版本 2.4，支持机器学习、S3 导出并兼容 PostgreSQL 10.11。兼容 PostgreSQL 9.6 的 Aurora PostgreSQL 已经升级到版本 1.6，并兼容 PostgreSQL 9.6.16。请参阅发行说明，了解其他新功能和增强功能。

Amazon Aurora 既具有高端商用数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益。与典型的 MySQL 数据库相比，它的性能提高了五倍；与典型的 PostgreSQL 数据库相比，它的性能提高了三倍；此外还具有更好的可扩展性、持久性和安全性。有关更多信息，请访问 Amazon Aurora 产品页面，并查看 AWS 区域表了解区域可用性信息。