当使用AWS Athena查询的Lambda函数超时时，可以尝试以下解决方法：

1. 增加Lambda函数的超时时间：默认的Lambda函数超时时间是3秒钟，可以根据查询的复杂性和数据量增加超时时间。例如，将超时时间设置为5分钟（300秒钟）。

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 设置超时时间为5分钟
    context.timeout = 300

    # 查询AWS Athena的代码
    # ...

2. 使用分页查询：如果查询的数据量很大，可以使用分页查询的方法来减少每次查询的数据量，以避免超时。可以使用StartQueryExecution和GetQueryResults API来实现分页查询。

import boto3

def paginate_query_results(client, query_id):
    response = client.get_query_results(
        QueryExecutionId=query_id
    )

    # 处理查询结果
    # ...

    # 检查是否有下一页数据
    if 'NextToken' in response:
        # 获取下一页数据
        next_token = response['NextToken']
        paginate_query_results(client, query_id, next_token)

def lambda_handler(event, context):
    # 创建AWS Athena客户端
    athena_client = boto3.client('athena')

    # 执行查询并获取查询ID
    response = athena_client.start_query_execution(
        QueryString='SELECT * FROM my_table',
        ResultConfiguration={
            'OutputLocation': 's3://my-bucket/my-folder/'
        }
    )
    query_id = response['QueryExecutionId']

    # 分页查询结果
    paginate_query_results(athena_client, query_id)

3. 优化查询性能：如果查询的数据量仍然很大，可以考虑优化查询性能。例如，可以使用分区或索引来提高查询速度。

4. 使用Athena工作组：可以将Lambda函数关联到一个专门用于执行查询的Athena工作组中。这样可以单独为该工作组配置更高的超时时间和资源，以提高查询性能。

以上是一些解决Lambda函数超时的方法，具体的解决方案应根据实际情况进行选择和调整。