Februar 2022¶
Die folgenden neuen Features, Verhaltensänderungen und Aktualisierungen (Verbesserungen, Korrekturen usw.) wurden diesen Monat eingeführt. Wenn Sie Fragen zu diesen Ergänzungen haben, wenden Sie sich an den Snowflake-Support.
Wichtig
Jedes Release enthält möglicherweise Updates, die eine Aktualisierung der Weboberfläche erfordern.
Um sicherzustellen, dass sich diese Updates nicht auf Ihre Nutzung auswirken, wird grundsätzlich empfohlen, die Weboberfläche nach jeder Bereitstellung eines Snowflake-Release zu aktualisieren.
Unter diesem Thema:
Neue Features¶
Java-UDTFs auf Amazon Web Services – Allgemeine Verfügbarkeit¶
Mit diesem Release gibt Snowflake die allgemeine Verfügbarkeit der Unterstützung von Java-UDTFs (benutzerdefinierten Tabellenfunktionen) auf Amazon Web Services (AWS) bekannt.
Java-UDTFs erweitern die von Snowflake bereitgestellten nativen Entwicklungsmöglichkeiten um eine Kombination aus den Vorteilen von Tabellenfunktionen und der Leistung, Flexibilität und Einfachheit der prozeduralen Programmierung in Java.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Tabellarische Java-UDFs (UDTFs).
Datenklassifizierung – Vorschau¶
Mit diesem Release stellt Snowflake eine Vorschau auf die Datenklassifizierung für alle Konten bereit, die Snowflake Enterprise Edition (oder höher) verwenden.
Die Klassifizierung ermöglicht die Kategorisierung potenziell personenbezogener und/oder sensibler Daten, die in Snowflake-Tabellen und -Ansichten gespeichert sind. Diese Klassifizierung kann dann für eine Vielzahl von Anwendungsfällen in den Bereichen Data Governance, Data Sharing und Datenschutz verwendet werden, darunter:
Klassifizierung von PII-Daten (personenidentifizierbare Informationen)
Richtlinienverwaltung zur Festlegung und Kontrolle des Zugangs zu privaten Daten
Anonymisierung von personenbezogenen Daten
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Einführung in die Klassifizierung.
Objektabhängigkeiten – Vorschau¶
Mit diesem Release gibt Snowflake die Unterstützung von Objektabhängigkeiten in der Vorschau bekannt. Objektabhängigkeit bedeutet, dass die Bearbeitung des Objekts voraussetzt, dass dieses Objekt auf eigene Metadaten oder auf Metadaten mindestens eines anderen Objekts verweist.
Snowflake verfolgt Objektabhängigkeiten in der Account Usage-Ansicht OBJECT_DEPENDENCIES. Um Objektabhängigkeiten zu ermitteln, fragen Sie die Ansicht OBJECT_DEPENDENCIES ab.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Objektabhängigkeiten.
Gespeicherte Snowpark-Prozeduren – Vorschau¶
Mit diesem Release können wir die Unterstützung von gespeicherten Snowpark-Prozeduren bekannt geben, die es Ihnen ermöglichen, gespeicherte Prozeduren in Scala unter Verwendung der Snowpark-API zu schreiben.
In Ihrer gespeicherten Prozedur können Sie die Snowpark-API für Scala verwenden, um Ihre Datenpipelines in Snowflake zu hosten. Sie können zum Beispiel gespeicherte Prozeduren schreiben, wenn Sie Ihren Snowpark-Code ausführen müssen, ohne eine Clientanwendung zu starten (z. B. von einer Aufgabe aus).
Neue Regionen¶
Ab sofort sind die folgende neue Region verfügbar:
Cloudplattform |
Region |
|---|---|
Microsoft Azure |
UAE North (Dubai) |
Mit dieser zusätzlichen Region unterstützt Snowflake nun weltweit 30 Regionen auf drei Cloudplattformen (AWS, GCP und Azure), einschließlich drei Regionen, die die Compliance-Anforderungen von US-Behörden erfüllen.
Die neue Region unterstützt alle Snowflake-Editionen. Die erstmalige Bereitstellung von Konten in der Region können Sie über den Self-Service vornehmen, oder wenden Sie sich an einen Snowflake-Vertreter.
SQL-Aktualisierungen¶
Account Usage: Neue Ansichten¶
Ab diesem Release ist die folgende Ansicht im ACCOUNT_USAGE-Schema verfügbar:
Ansicht |
Beschreibung |
|---|---|
In dieser ACCOUNT_USAGE-Ansicht wird in jeder Zeile eine Objektabhängigkeit angezeigt. Wenn Sie beispielsweise eine Ansicht aus nur einer Tabelle erstellen, ist diese Ansicht von der Tabelle abhängig. Snowflake gibt eine Zeile zurück, um die Abhängigkeit der Ansicht von der Tabelle zu erfassen. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Objektabhängigkeiten – Vorschau (unter diesem Thema). |
Aktualisierungen für das Laden von Daten¶
Snowpipe: Automatisiertes Laden mit Google Cloud Storage-Ereignisbenachrichtigungen – Allgemeine Verfügbarkeit¶
Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit für das Laden von Daten mit Snowpipe bekannt geben, das durch Google Cloud Storage (GCS)-Ereignisbenachrichtigungen ausgelöst wird, die über Google Cloud Pub/Sub übermittelt werden (d. h. Automatische Erfassung mit Snowpipe für GCS).
Beachten Sie, dass Snowpipe für Amazon S3 oder Microsoft Azure-Blobspeicher bereits allgemein verfügbar ist.
Aktualisierungen bei Datenpipelines¶
Aufgaben: Manuelles Ausführen von geplanten Aufgaben – Vorschau¶
Mit diesem Release stellen wir die Vorschau für die Möglichkeit bereit, eine geplante Aufgabe (d. h. eine eigenständige Aufgabe oder die Stammaufgabe eines Aufgabenstrukturbaums) separat manuell auszuführen. Die Ausführung einer Stammaufgabe löst eine kaskadierende Ausführung der untergeordneten Aufgaben im Strukturbaum aus, so als ob die Stammaufgabe nach ihrem definierten Zeitplan ausgeführt worden wäre. Bisher konnte eine geplante Aufgabe nur gestartet werden, wenn ihre nächste geplante Ausführung stattfand.
Dieses Feature wird durch den neuen SQL-Befehl EXECUTE TASK implementiert, der vom Aufgabeneigentümer (d. h. der Rolle mit OWNERSHIP-Berechtigung für die Aufgaben) oder jeder Rolle ausgeführt werden kann, die über die OPERATE-Berechtigung für die Aufgaben verfügt. Der SQL-Befehl löst asynchrone Ausführungen einer Aufgabe aus.
Der Befehl EXECUTE TASK ist nützlich, um neue oder geänderte eigenständige Aufgaben zu testen, bevor diese in den Zeitplan der Produktionsumgebung übernommen werden. Rufen Sie diesen SQL-Befehl in Skripten oder gespeicherten Prozeduren auf, oder führen Sie den Befehl mit Tools oder Diensten von Drittanbietern aus, um Aufgaben in externe Datenpipelines zu integrieren.
Aktualisierungen bei Data Lakes¶
Unterstützung externer Tabellen für Delta Lake – Vorschau¶
Mit diesem Release können wird die Vorschau-Unterstützung von Delta Lake in externen Tabellen bekannt geben. Delta Lake ist ein Tabellenformat für Ihren Data Lake, das neben anderen Features auch ACID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) unterstützt. Alle Daten in Delta Lake werden im Apache Parquet-Format gespeichert.
Die Parquet-Dateien in einem Delta Lake können Sie durch Erstellen externer Tabellen abfragen, die auf Ihre um Delta Lake erweiterten Cloudspeicherorte verweisen.
Vorschau-Features sind für Evaluierungs- und Testzwecke vorgesehen und sollten nicht in der Produktionsumgebung verwendet werden.
Aktualisierungen bei Datenfreigaben (Data Sharing)¶
Aktualisierungen im Ökosystem¶
SQL-API: Aktualisierungen der Endpunkte¶
Ab diesem Release enthalten die Endpunkte der SQL-API nun die Version der API. Folgende Endpunkte wurden aktualisiert:
/api/v2/statements//api/v2/statements/statementHandle/api/v2/statements/statementHandle/cancel
Wenn Sie eine Anforderung an diese neuen Endpunkte senden, müssen Sie im Feld resultSetMetaData das Feld format nicht auf jsonv2 setzen. Wenn das Feld format in der Anforderung gesetzt ist, ignoriert die SQL-API diese Angabe.
Die veraltete Version der SQL-API unterstützt keine Änderungen an den Endpunkten oder dem Feld format. Wenn Sie diese Version der SQL-API verwenden, müssen Sie die ursprünglichen Endpunkte verwenden und das Feld format als Teil der Anforderung angeben.
SQL-API: Unterstützung von gleichzeitigen Abrufen¶
Ab diesem Release sind die SQL-API-Beschränkungen für das gleichzeitige Abrufen von Ergebnissen (d. h. parallel mit mehreren Threads) aufgehoben. Die SQL-API unterstützt Anforderungen von mehreren Threads.
Diese Änderung gilt nicht für die veraltete Version der SQL-API.