在仔細考慮之後，我們決定停止 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式：

1. 從 **2025 年 9 月 1 日起，**我們不會為 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式提供任何錯誤修正，因為考慮到即將終止，我們將對其提供有限的支援。

2. 從 **2025 年 10 月 15 日起，**您將無法建立新的 Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式。

3. 我們將自 **2026 年 1 月 27** 日起刪除您的應用程式。您將無法啟動或操作 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式。從那時起，Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 將不再提供支援。如需詳細資訊，請參閱[Amazon Kinesis Data Analytics for SQL 應用程式終止](discontinuation.md)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# Amazon Kinesis Data Analytics 的文件歷史紀錄
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下表說明自上次發行 Amazon Kinesis Data Analytics 後，文件的重要變更。
+ **API 版本：2015-08-14** 
+ **最新文件更新：**2019 年 5 月 8 日


****  

| 變更 | 描述 | 日期 | 
| --- | --- | --- | 
| 標記 Kinesis Data Analytics 應用程式 | 使用應用程式標記來判定每個應用程式的成本、控制存取或用於使用者定義之目的。如需詳細資訊，請參閱[使用標記](how-tagging.md)。 | 2019 年 5 月 8 日 | 
| 使用 記錄 Kinesis Data Analytics API 呼叫 AWS CloudTrail | Amazon Kinesis Data Analytics 已與 整合 AWS CloudTrail，此服務提供使用者、角色或 Kinesis Data Analytics 中 AWS 服務所採取動作的記錄。如需詳細資訊，請參閱[使用 AWS CloudTrail](logging-using-cloudtrail.md)。 | 2019 年 3 月 22 日 | 
| Kinesis Data Analytics 服務於法蘭克福地區開放使用 | Kinesis Analytics 現已於歐洲 (法蘭克福) 地區開放使用。如需詳細資訊，請參閱[和端點：Kinesis Data Analytics](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#ka_region)。 | 2018 年 7 月 18 日 | 
| 在主控台中使用參考資料 | 您現在可以在主控台中使用應用程式參考資料。如需詳細資訊，請參閱 [範例：將參考資料新增至 Kinesis Data Analytics 應用程式](app-add-reference-data.md)。 | 2018 年 7 月 13 日 | 
| 視窗化查詢範例 | 視窗和彙總的範例應用程式。如需詳細資訊，請參閱 [範例：視窗與彙總](examples-window.md)。 | 2018 年 7 月 9 日 | 
| 測試應用程式 | 測試應用程式結構描述和程式碼變更的指引。如需詳細資訊，請參閱 [測試應用程式](best-practices.md#bp-testing)。 | 2018 年 7 月 3 日 | 
| 預處理資料的範例應用程式 | REGEX\$1LOG\$1PARSE、REGEX\$1REPLACE 和 DateTime 運算子的其他程式碼範例。如需詳細資訊，請參閱 [範例：轉換資料](examples-transforming.md)。 | 2018 年 5 月 18 日 | 
| 傳回資料列和 SQL 程式碼的大小增加 | 傳回資料列的大小限制增加至 512 KB，而應用程式中 SQL 程式碼的大小限制增加至 100 KB。如需詳細資訊，請參閱[限制](limits.md)。 | 2018 年 5 月 2 日 | 
| AWS Lambda Java 和 .NET 中的函數範例 | 建立 Lambda 函數以預先處理記錄和應用程式目的地的程式碼範例。如需詳細資訊，請參閱 [建立 Lambda 函數以進行預處理](lambda-preprocessing-functions.md) 和 [為應用程式目的地建立 Lambda 函數](how-it-works-output-lambda-functions.md)。 | 2018 年 3 月 22 日 | 
| 新 HOTSPOTS 函數 | 尋找並傳回資料中相對密集區域的相關資訊。如需詳細資訊，請參閱[範例：偵測串流上的熱點 (熱點功能)](app-hotspots-detection.md)。 | 2018 年 3 月 19 日 | 
| 作為目的地的 Lambda 函數 | 將分析結果作為目的地傳送至 Lambda 函數。如需詳細資訊，請參閱[使用 Lambda 函數作為輸出](how-it-works-output-lambda.md)。 | 2017 年 12 月 20 日 | 
| 新 RANDOM\$1CUT\$1FOREST\$1WITH\$1EXPLANATION 函數 | 說明哪些欄位造就了資料串流中的異常分數。如需詳細資訊，請參閱[範例：偵測資料異常並取得說明 (RANDOM\$1CUT\$1FOREST\$1WITH\$1EXPLANATION 函數)](app-anomaly-detection-with-explanation.md)。 | 2017 年 11 月 2 日 | 
| 靜態資料的結構描述探索 | 對 Amazon S3 儲存貯體中存放的靜態資料執行結構描述探索。如需詳細資訊，請參閱[在靜態資料上使用結構描述探索功能](sch-dis-ref.md)。 | 2017 年 10 月 6 日 | 
| Lambda 預處理功能 | 在分析 AWS Lambda 之前，使用 預先處理輸入串流中的記錄。如需詳細資訊，請參閱[使用 Lambda 函數預處理資料](lambda-preprocessing.md)。 | 2017 年 10 月 6 日 | 
| 自動擴展應用程式 | 使用自動擴展功能自動增加應用程式的資料輸送量。如需詳細資訊，請參閱[自動擴展應用程式以增加輸送量](how-it-works-autoscaling.md)。 | 2017 年 9 月 13 日 | 
| 多個應用程式內輸入串流 | 利用多個應用程式內串流增加應用程式輸送量 如需詳細資訊，請參閱[平行化輸入串流以提高輸送量](input-parallelism.md)。 | 2017 年 6 月 29 日 | 
| 適用於 Kinesis Data Analytics AWS 管理主控台 的 使用指南 | 使用 Kinesis Data Analytics 主控台中的結構描述編輯器和 SQL 編輯器，編輯推斷結構描述和 SQL 程式碼。如需詳細資訊，請參閱[步驟 4 (選用)：使用主控台編輯結構描述和 SQL 程式碼](console-feature-summary.md)。 | 2017 年 4 月 7 日 | 
| 公開發行 | Amazon Kinesis Data Analytics 開發人員指南的公開發行版本。 | 2016 年 8 月 11 日 | 
| 預覽版 | Amazon Kinesis Data Analytics 開發人員指南的預覽版本。 | 2016 年 1 月 29 日 |