Führen Sie Verbundabfragen auf relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Objektspeichern und nicht relationalen Datenspeichern aus. Mit Verbund-SQL-Abfragen können Sie die Daten direkt abfragen und zwar unabhängig davon, wo sie sich befinden. Sie können das vertraute SQL verwenden, um Daten für eine schnelle Analyse über mehrere Datenquellen hinweg ZUSAMMENZUFÜHREN und können Ergebnisse zur nachfolgenden Verwendung in Amazon S3 speichern. Mit der Athena Verbundabfrage wird auch ein neues Abfrageverbund-SDK eingeführt. Damit können Sie Ihre eigenen Datenquellenkonnektoren für die Abfrage benutzerdefinierter Datenspeichern schreiben.

Schreiben Sie benutzerdefinierte Skalarfunktionen und rufen Sie sie in Ihren SQL-Abfragen auf. Sie können Ihre UDF mithilfe des Athena Abfrageverbund-SDK schreiben. UDF können sowohl in SELECT- als auch in FILTER-Klauseln einer SQL-Abfrage verwendet werden. Sie können mehrere UDF in derselben Abfrage aufrufen. Athena bietet integrierte Funktionen. UDF hingegen ermöglichen Ihnen die benutzerdefinierte Verarbeitung, darunter z. B. das Komprimieren und Dekomprimieren von Daten, das Entfernen vertraulicher Daten oder die Anwendung benutzerdefinierter Verschlüsselung.

Rufen Sie Machine-Learning-Modelle für die Inferenz direkt in Ihren SQL-Abfragen auf. Kunden können mehr als ein Dutzend integrierte Machine-Learning-Algorithmen verwenden, die von Amazon SageMaker bereitgestellt werden. Außerdem können sie ihre Modelle trainieren oder Modellpakete über den AWS Marketplace finden und abonnieren und diese dann anschließend in den Amazon SageMaker Hosting Services bereitstellen. Es ist keine zusätzliche Einrichtung erforderlich. Dank der Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle in SQL-Abfragen zu verwenden, gestalten sich komplexe Aufgaben wie die Anomalieerkennung, eine Kohortenanalyse beim Kunden und Vertriebsprognosen so einfach wie das Aufrufen einer Funktion in einer SQL-Abfrage.