Amazon Athena 是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准 SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据。只需在 AWS 管理控制台中单击几下，客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据，然后开始使用标准 SQL 执行交互式查询并在数秒内获取结果。Athena 没有服务器服，因此没有需要设置或管理的基础设施，客户只需为其执行的查询付费。您可以使用 Athena 处理日志、执行数据分析以及运行交互式查询。Athena 可以自动扩展并执行并行查询，因此可快速获取结果，对于大型数据集和复杂查询也不例外。
无服务器。零基础设施。零管理。
Amazon Athena 没有服务器，因此没有需要管理的基础设施。您无需担心配置、软件更新和故障问题，也无需担心随着数据集和用户量的增长而扩展基础设施的问题。Athena 会自动处理这些问题，因此您可以专注于数据而非基础设施。
轻松入门
要开始使用，请登录 Athena 控制台，使用控制台向导或输入 DDL 语句来定义您的架构，然后立即使用内置查询编辑器进行查询。您还可以使用 AWS Glue 自动抓取数据源以便发现数据，并使用新的和修改过的表与分区定义来填充数据目录。结果会在数秒内显示在控制台中，并会自动写入您在 S3 中选择的位置。您可以将结果下载到您的桌面。使用 Athena，无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备。因此，具备 SQL 技能的任何人都可以轻松快速地分析大规模数据集。
只需使用标准 SQL 即可轻松查询
Amazon Athena 使用的是 Presto，一种针对低延迟的交互式数据分析进行了优化的分布式开源 SQL 查询引擎。这意味着您可以使用 ANSI SQL 针对 Amazon S3 中的大型数据集执行查询，并且完全支持大型连接、窗口函数和数组。Athena 支持多种数据格式，如 CSV、JSON、ORC、Avro 或 Parquet。使用 Athena 的联合数据源连接器，您可以查询其他数据存储，并将该数据与 Amazon S3 中存储的数据联接。您可以通过 Athena 的 JDBC 和 ODBC 驱动程序从 Athena 控制台、API、CLI、AWS 开发工具包和支持的业务智能和 SQL 开发应用程序访问 Athena 并运行查询。
按查询付费
使用 Amazon Athena，您只需为执行的查询付费。您需要按每次查询所扫描的数据量付费。通过对数据进行压缩、分区或将其转换为分列格式，您可以节省大量资金并提高性能，因为这些操作均可以减少 Athena 执行查询所需扫描的数据量。
快速性能
使用 Amazon Athena，您无需管理或调整集群即可实现快速性能。Athena 针对快速性能通过 Amazon S3 进行了优化。Athena 可以自动执行并行查询，因此您可以在数秒内获取查询结果，即使查询大型数据集不例外。
高度可用且具有持久性
Amazon Athena 具有高可用性，能够利用多个设施上的计算资源执行查询，如果特定设施无法访问，它会正确地自动路由查询。Athena 使用 Amazon S3 作为基础数据存储，可确保您的数据具有高可用性和高持久性。Amazon S3 提供耐久的基础设施存储重要数据，其设计旨在为对象提供 99.999999999% 的耐久性。您的数据以冗余方式存储在多个设施和各个设施内多个设备上。
安全
Amazon Athena 让您能够通过 AWS Identity and Access Management (IAM) 策略、访问控制列表 (ACL) 和 Amazon S3 存储桶策略控制对数据的访问权限。通过 IAM 策略，您可以授予 IAM 用户对 S3 存储桶的精细控制权。通过控制对 S3 中数据的访问，您可以限制用户使用 Athena 对数据进行查询。借助 Athena，您还能够轻松查询存储在 Amazon S3 中的加密数据，还可以将加密后的结果写回 S3 存储桶。Athena 同时支持服务器端加密和客户端加密。
集成
Amazon Athena 与 AWS Glue 集成，开箱即用。借助 Glue 数据目录，您可以跨各种服务创建统一的元数据存储库、抓取数据源以便发现数据、使用新的和修改过的表和分区定义来填充数据目录，还可以保持架构版本控制。您还可以使用 Glue 完全托管的 ETL 功能来转换数据或将其转化为分列格式，以便优化查询性能并降低成本。了解有关 AWS Glue 的更多信息。
联合查询
Athena 为包括 Amazon DynamoDB、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch、MySQL、PostgreSQL、Redis 和其他常见第三方数据存储在内的企业数据源提供连接器。Athena 的数据连接器使您能够使用 Athena 的易用性 SQL 语句从多个数据源生成洞察，且无需使用 ETL 脚本移动数据。数据连接器作为 AWS Lambda 函数运行，可以为跨账户访问启用，从而使您能够将 SQL 查询扩展到数百个最终用户。有关支持的源的列表，请参阅使用 Athena 数据源连接器，要了解如何构建自定义数据源连接器，请参阅 Athena 的连接器开发工具包。
机器学习
您可以在 Athena SQL 查询中调用 SageMaker 机器学习模型来运行推理。您能够在 SQL 查询中使用 ML 模型，这使得复杂的任务（例如异常检测、客户群分析和销售预测）变得像编写 SQL 查询一样简单。通过 Athena，任何具有 SQL 经验的人都可以轻松运行部署在 Amazon SageMaker 上的 ML 模型。
