AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL，只要数据库查询引擎提供PartiQL支持，用户就能以PartiQL单一查询关系型数据库的结构化数据，以及开放数据格式中的嵌套数据或是半结构化数据，甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构（Schema-less）的数据。除了AWS自家的数据库服务，NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL。
企业数据分散在关系型数据库、非关系型数据库以及数据湖中。高度结构化的数据，存储在SQL数据库或是数据存储；无固定结构的数据则由键值存储、图形数据库（Graph Database）、分类帐数据库或是时间串行数据库等NoSQL数据库处理；而在数据湖泊中的数据，可能也有部分缺乏结构，或是可能为嵌套或是多值结构。不同的数据类型适用于不同的使用案例，而每种类型的数据，可能都有自己的查询语言。
不同的数据存储对应不同的查询语言，当企业更换数据格式或是数据库引擎时，可能还需要跟着改变应用程序和查询语法，AWS提到，这对于数据的应用，特别是使用数据湖泊的灵活性与效率，有着很大的阻碍。为了统一不同类型数据库访问方法，AWS发布了查询语言PartiQL，这是个与SQL兼容的查询语言，可以用来查询以各种格式存储在各地的数据。
用户可以使用PartiQL来查询关系型数据库，像是在Redshift实例交易或是数据分析等应用，或对于Amazon S3数据湖泊的开放数据格式，同样能使用PartiQL对嵌套数据与半结构化数据例如Amazon Ion格式进行查询，另外，PartiQL也可用于文件数据库等NoSQL数据库，查询无固定结构的数据。
AWS表示，PartiQL的出现，是为了满足自家查询和转换大量数据的需求，其提供严格的SQL兼容性，可与标准SQL混合使用，执行连接（Join）、过滤（Filtering）与聚合（Aggregation）操作，并以最小扩展支持嵌套和半结构化数据，让开发者以简单且一致的方法，不需要更改查询语言，就能查询各种格式和服务的数据。
PartiQL具格式独立性与存储独立性，PartiQL语法和语义不依赖任何数据格式，无论用户是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式，查询语句的写法都相同，PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运行，才对应到不同底层的格式。而PartiQL也不相依于特定数据存储，因此适用于不同的底层数据存储。
虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题，已有不少解决方案，AWS指出，像是Postgres JSON同样也兼容于SQL，但是却无法良好地处理JSON嵌套数据；而半结构化查询语言，虽然能良好处理嵌套数据，但却无法与SQL语言兼容。AWS提到，PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言。
目前AWS已在自家多项服务支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下来几个月将会有更多的AWS服务支持PartiQL，Couchbase也公布将加入支持PartiQL的行列。现在PartiQL以Apache2.0授权许可开源，公开教学、规范以及参考实例，所有社群都能使用并参与贡献。