Esegui query federate su database relazionali, data warehouse, archivi di oggetti e datastore non relazionali. Le query SQL federate consentono di interrogare i dati nel luogo in cui si trovano. Puoi utilizzare SQL per unire (JOIN) i dati di più origini dati per un'analisi rapida e archiviare i risultati in Amazon S3 per un uso successivo. La query federata Athena introduce anche un nuovo Query Federation SDKche consente di scrivere i propri connettori di origine dati per eseguire query su datastore personalizzati.

Scrivi funzioni scalari personalizzate e richiamale nelle query SQL. È possibile scrivere le funzioni definite dall'utente (UDF) utilizzando Athena Query Federation SDK. Le funzioni definite dall'utente (UDF) possono essere utilizzate in entrambe le clausole SELECT e FILTER di una query SQL. È possibile richiamare più funzioni definite dall'utente nella stessa query. Mentre Athena fornisce funzioni incorporate, le funzioni definite dall'utente (UDF) consentono di eseguire elaborazioni personalizzate come la compressione e la decompressione dei dati, la redazione di dati sensibili o l'applicazione di decrittografia personalizzata.

Richiama modelli di machine learning per l'inferenza direttamente dalle query SQL. I clienti possono utilizzare oltre una dozzina di algoritmi di machine learning integrati e forniti da Amazon SageMaker, addestrare i propri modelli oppure trovare e sottoscrivere i pacchetti di modelli disponibili nel Marketplace AWS ed eseguire la distribuzione su Amazon SageMaker Hosting Services. Non è richiesta alcuna configurazione aggiuntiva. La possibilità di utilizzare i modelli di machine learning nelle query SQL consente di completare attività complesse, quali il rilevamento delle anomalie, l'analisi della coorte dei clienti e le previsioni di vendita, con semplici operazioni come il richiamo di una funzione in una query SQL.