Execute consultas federadas em bancos de dados relacionais, data warehouses, armazenamentos de objetos e datastores não relacionais. As consultas SQL federadas permitem consultar os dados no local, independente de onde residam. Você pode usar sintaxe SQL familiar para executar JOIN em dados de várias fontes de dados para análises rápidas e armazenar os resultados no Amazon S3 para uso subsequente. A consulta federada do Athena também introduz um novo Query Federation SDK que permite escrever seus próprios conectores de fontes de dados para consultar datastores personalizados.

Escreva funções escalares personalizadas e use-as em consultas SQL. Você pode escrever suas UDFs usando o Athena Query Federation SDK. As UDFs podem ser usadas em cláusulas SELECT e FILTER de uma consulta SQL. Você pode invocar várias UDFs na mesma consulta. O Athena fornece funções internas, mas as UDFs permitem executar um processamento personalizado, como compactar e descompactar dados, excluir dados confidenciais ou aplicar descriptografia personalizada.

Invoque modelos de machine learning para inferência diretamente de consultas SQL. Os clientes podem usar mais de uma dúzia de algoritmos de machine learning incorporados disponibilizados pelo Amazon SageMaker, treinar seus próprios modelos ou encontrar e assinar pacotes de modelos no AWS Marketplace e implantá-los no Amazon SageMaker Hosting Services. Não há necessidade de configurações adicionais. A capacidade de usar modelos de machine learning em consultas SQL simplifica tarefas complexas como detecção de anomalias, análise de coorte de clientes e previsões de vendas, para que sejam tão simples quanto invocar uma função em uma consulta SQL.