Juni 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¶
Snowpark-API für Python – Vorschau¶
Wir freuen uns, die Vorschau für die Snowpark-API für Python bekannt zu geben.
Snowpark ist ein neues Entwicklertool, das eine intuitive API für das Abfragen und Verarbeiten von Daten in Datenpipelines bereitstellt. Mit dieser Bibliothek können Sie Anwendungen erstellen, die Daten in Snowflake verarbeiten, ohne dass Daten in das System verschoben werden müssen, das Ihren Anwendungscode ausführt.
Vorschau-Features sind für Evaluierungs- und Testzwecke vorgesehen und sollten nicht in der Produktionsumgebung verwendet werden.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Snowpark-Entwicklerhandbuch für Python.
Python-UDFs – Vorschau¶
Wir freuen uns, eine Vorschau für Python-UDFs (benutzerdefinierten Funktionen) bekannt zu geben.
Anwender können nun kundenspezifische Funktionen in der Programmiersprache Python schreiben und diese so aufrufen, als wären es integrierte Funktionen.
Vorschau-Features sind für Evaluierungs- und Testzwecke vorgesehen und sollten nicht in der Produktionsumgebung verwendet werden.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Einführung in Python-UDFs.
Python-UDF-Batchschnittstelle – Vorschau¶
Wir freuen uns, eine Vorschau für die Python-UDF-Batch-API bekannt zu geben.
Die Python-UDF-Batch-API ermöglicht die Definition von Python-Funktionen, mit denen Batches von Eingabezeilen als Pandas DataFrames erhalten und Batches von Ergebnissen als Pandas-Arrays oder Pandas Series zurückgeben werden. Python-UDFs, die die Batch-API verwenden, werden genauso aufgerufen wie andere Python-UDFs.
Vorschau-Features sind für Evaluierungs- und Testzwecke vorgesehen und sollten nicht in der Produktionsumgebung verwendet werden.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Vektorisierte Python-UDFs.
Python-UDTFs – Vorschau¶
Wir freuen uns, eine Vorschau für Python-UDTFs (benutzerdefinierte Tabellenfunktionen) bekannt zu geben.
Python-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 Python.
Vorschau-Features sind für Evaluierungs- und Testzwecke vorgesehen und sollten nicht in der Produktionsumgebung verwendet werden.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Schreiben von UDTF in Python.
Gespeicherte Snowpark-Prozeduren für Python – Vorschau¶
Wir freuen uns, eine Vorschau für gespeicherte Snowpark-Prozeduren für Python bekannt zu geben, mit der Sie gespeicherte Prozeduren in Python unter Verwendung der Snowpark-API schreiben können.
In Ihrer gespeicherten Prozedur können Sie die Snowpark-API für Python 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).
Vorschau-Features sind für Evaluierungs- und Testzwecke vorgesehen und sollten nicht in der Produktionsumgebung verwendet werden.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Schreiben von gespeicherten Prozeduren in Python.
Neue Regionen¶
Ab sofort sind die folgende neue Region verfügbar:
Cloudplattform |
Region |
|---|---|
Microsoft Azure |
Central India (Pune) |
Mit dieser zusätzlichen Region unterstützt Snowflake nun weltweit 32 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¶
Befehl ALTER TAG: Unterstützung von Maskierungsrichtlinien hinzugefügt¶
Mit diesem Release hat Snowflake den Befehl ALTER TAG aktualisiert, um die Angabe einer Maskierungsrichtlinie zu ermöglichen.
Syntax |
Beschreibung |
|---|---|
ALTER TAG <Tag-Name> SET MASKING POLICY <Name_der_Maskierungsrichtlinie> [ , MASKING POLICY <Name_der_Maskierungsrichtlinie_2> , … ] ALTER TAG <Tag-Name> UNSET MASKING POLICY <Name_der_Maskierungsrichtlinie> [ , MASKING POLICY <Name_der_Maskierungsrichtlinie_2> , … ] |
Verwenden Sie einen ALTER TAG-Befehl, um eine Maskierungsrichtlinie für ein Tag festzulegen oder um eine Maskierungsrichtlinie für ein Tag aufzuheben. Beachten Sie, dass die Syntax des ALTER TAG-Befehls die Zuweisung mehrerer Maskierungsrichtlinien zu einem Tag in einer einzigen Anweisung erlaubt und der Befehl nur eine Maskierungsrichtlinie für jeden Datentyp unterstützt (z. B. VARCHAR, NUMBER). |
Neue Funktionen¶
Die folgenden Funktionen sind ab diesem Release verfügbar:
Kategorie |
Name |
Beschreibung |
|---|---|---|
System |
Gibt den Tag-Zeichenfolgenwert zurück, der der Spalte auf Grundlage des angegebenen Tags zugewiesen wurde, oder NULL, wenn der angegebenen Spalte kein Tag zugewiesen ist. Beachten Sie, dass diese Funktion nur innerhalb der Bedingungen der Maskierungsrichtlinie verwendet werden kann. |
|
System |
Gibt den Tag-Zeichenfolgenwert zurück, der der Tabelle auf Grundlage des angegebenen Tags zugewiesen wurde, oder NULL, wenn der angegebenen Tabelle kein Tag zugewiesen ist. Beachten Sie, dass diese Funktion nur innerhalb der Bedingungen der Maskierungsrichtlinie oder der Bedingungen der Zeilenzugriffsrichtlinie verwendet werden kann. |
Aktualisierungen bei virtuellen Warehouses¶
Verbesserungen bei der DML-Latenz¶
Wir freuen uns, DML-Latenzverbesserungen für Workloads mit einer hohen Anzahl gleichzeitiger DML-Operationen (z. B. mehr als 100 DML-Jobs pro Sekunde) wie Erfassungs-Workloads oder OLTP-ähnliche Workloads bekannt zu geben. Diese Verbesserungen führen zu einer Beschleunigung schreibintensiver Workloads und zu einer Lastreduzierung der Warehouses.
Größere Warehouses – Vorschau¶
Mit diesem Release können wird die Leistungsverbesserung von größeren Warehouses (5X-LARGE und 6X-LARGE) bekannt geben. Diese größeren Warehouses können die Leistung von verarbeitungsintensiven Workloads verbessern und eine schnellere Verarbeitung großer Datasets ermöglichen.
Dieses Vorschau-Feature ist derzeit nur auf Amazon Web Services (AWS) in EU (Irland) verfügbar, andere Regionen werden folgen. Wenn Sie ein 5X-LARGE oder 6X-LARGE Warehouse bereitstellen möchten, wenden Sie sich an den Snowflake-Support. Während der Vorschauphase kann die Bereitstellung von Warehouses dieser Größen etwas länger dauern.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Übersicht zu Warehouses.
Aktualisierungen für das Laden von Daten¶
Snowpipe: Fehlerbenachrichtigungen für Google Cloud Pub/Sub oder Microsoft Azure Event Grid – Vorschau¶
Wir freuen uns, eine Vorschau für die Unterstützung von Snowpipe-Fehlerbenachrichtigungen bekannt zu geben, die entweder an den Google Cloud Platform Pub/Sub- oder den Microsoft Azure Event Grid-Cloudmessagingdienst übermittelt werden. Wenn Snowpipe beim Laden von Daten aus einer Stagingdateien, die über einen der unterstützten Cloudspeicherdienste bereitgestellt werden, auf Fehler stößt, löst dieses Feature eine Benachrichtigung aus, die die Fehler beschreibt und eine weitere Analyse der Daten in der Datei ermöglicht.
Bemerkung
Die Unterstützung für die Übermittlung von Fehlermeldungen an Amazon Simple Notification Service (SNS) ist seit Januar verfügbar.
Cloudunabhängige Unterstützung ist für dieses Feature nicht verfügbar. Snowpipe kann Daten aus Dateien über jeden unterstützten Cloudspeicherdienst laden. Dieses Feature kann jedoch nur Fehlerbenachrichtigungen an den Messagingdienst der Cloudplattform senden, auf der Ihr Snowflake-Konto gehostet wird:
Amazon Simple Notification Service
Google Pub/Sub
Microsoft Azure Event Grid
Mit diesem Feature können Fehlerbenachrichtigungen für Workloads aus der automatische Erfassung mit Snowpipe oder für Aufrufe der Snowpipe-REST-API mit Push übertragen werden.
Vorschau-Features sind für Evaluierungs- und Testzwecke vorgesehen und sollten nicht in der Produktionsumgebung verwendet werden.
Snowpipe: Unterstützung von Nicht-Pipe-Eigentümern zum Aufruf der Snowpipe-REST-API¶
Ab diesem Release ist der Aufruf der öffentlichen Snowpipe-REST-Endpunkte zum Laden von Daten und Abrufen von Berichten über den Ladeverlauf nicht mehr auf einen Pipe-Eigentümer (d. h. die Rolle mit OWNERSHIP-Berechtigung für die Pipe) oder eine höhere Rolle in einer Rollenhierarchie beschränkt. Die folgenden Pipe-Berechtigungen erlauben den Aufruf bestimmter REST-Endpunkte:
Berechtigung für Pipe |
REST-Endpunkte |
|---|---|
MONITOR |
|
OPERATE |
|
Die anderen bestehenden Zugriffssteuerungsanforderungen bleiben unverändert.
Aktualisierungen bei Datenpipelines¶
Aufgaben: Unterstützung von DAG – Vorschau¶
Wir freuen uns, eine Vorschau auf die Unterstützung von Directed Acyclic Graph (DAG) für Aufgaben bekannt zu geben. Ein DAG ist eine Reihe von Aufgaben, die aus einer einzigen Stammaufgabe und zusätzlichen Aufgaben besteht, die nach ihren Abhängigkeiten organisiert sind. Bisher waren Benutzer auf Aufgabenstrukturbäume beschränkt, in denen jede Aufgabe höchstens eine Vorgänger- oder übergeordnete Aufgabe hatte. In einem DAG kann jede Nicht-Stammaufgabe Abhängigkeiten von mehreren Vorgängeraufgaben sowie von mehreren Nachfolger- bzw. untergeordneten Aufgaben haben, von denen sie abhängen.
Hier ist ein sehr einfaches Beispiel:
Die Stammaufgabe (A) wird nach einem Zeitplan ausgeführt, z. B. „alle 5 Minuten“ oder „Täglich 5:00 Uhr und 17:00 Uhr“. Die Aufgaben B und C werden gleichzeitig gestartet, sobald Aufgabe A abgeschlossen ist. Aufgabe D wird nur ausgeführt, wenn die Ausführung von Aufgaben B und Aufgabe C beendet ist.
DAGs ermöglichen parallele Verarbeitungsprozesse, die bisher für Aufgabenstrukturbäumen nicht oder nur schwer möglich waren, z. B:
Gleichzeitiges Aktualisieren einer Menge von Dimensionstabellen vor dem Aggregieren von Fakten für ein Dashboard.
Anzeigen einer Benachrichtigung über einen externen Messagingdienst unter Verwendung einer externen Funktion, nachdem alle vorherigen Aufgaben abgeschlossen wurden.
Aktualisierungen für Data Governance¶
Datenklassifizierung – Allgemeine Verfügbarkeit¶
Mit diesem Release gibt Snowflake die allgemeine Verfügbarkeit von Einführung in die Klassifizierung für Enterprise Edition-Konten (oder höher) auf AWS und Azure bekannt. Das Feature wurde bereits im Februar in der Vorschau eingeführt und befindet sich auf GCP immer noch in der Vorschau.
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.
Mit der allgemeinen Verfügbarkeit dieses Features haben wir ein neues Datenklassifizierungsmodell eingeführt, das verbesserte Vorhersagemodelle und Datenmuster generiert. Darüber hinaus umfasst der Klassifizierungsprozess nun Ausgaben für jede in der Eingabe angegebene Tabellenspalte, einschließlich:
Spalten mit Datentypen, die bisher nicht klassifiziert werden konnten.
Spalten, die ausschließlich NULL-Werte enthalten.
Um die Vorteile der Verbesserungen zu erkennen, müssen Sie für alle Daten, die mit dem vorherigen Datenklassifizierungsmodell klassifiziert wurden, neue Ergebnisse generieren.
Bemerkung
Da das neue Datenklassifizierungsmodell bei der Neuklassifizierung von Daten wahrscheinlich andere Ergebnisse liefern wird, wurde das neue Modell noch nicht allgemein aktiviert. Stattdessen wurde es im Bundle 2022_04 als Verhaltensänderung implementiert.
Wenn Sie das neue Datenklassifizierungsmodell bereits jetzt verwenden möchten, müssen Sie sich für das Bundle 2022_04 entscheiden. Weitere Informationen zu diesem Bundle finden Sie unter 6.21 Versionshinweise zu Verhaltensänderungen.
Tag-basierte Maskierungsrichtlinien – Vorschau¶
Mit diesem Release stellt Snowflake das Feature für Tag-basierte Maskierungsrichtlinien in der Vorschau zur Verfügung. Eine Tag-basierte Maskierungsrichtlinie kombiniert die Features von Objekt-Tagging und Maskierungsrichtlinien, sodass eine Maskierungsrichtlinie für ein Tag mit dem Befehl ALTER TAG festgelegt werden kann. Mit diesem Feature werden auch die beiden neuen Systemfunktionen SYSTEM$GET_TAG_ON_CURRENT_COLUMN und SYSTEM$GET_TAG_ON CURRENT_TABLE eingeführt, mit denen der Tag-Zeichenfolgenwert in den Richtlinienbedingungen ermittelt werden kann.
Wenn der Datentyp in der Signatur der Maskierungsrichtlinie und der Datentyp der Spalte übereinstimmen, wird die getaggte Spalte automatisch durch die Bedingungen der Maskierungsrichtlinie geschützt. Dies vereinfacht den Datenschutz, da für zu schützende Spaltendaten keine Maskierungsrichtlinie mehr manuell auf die Spalte angewendet werden muss.
Beachten Sie, dass eine Maskierungsrichtlinie, die mit einem ALTER TABLE … ALTER COLUMN-Befehl direkt auf eine Spalte angewendet wird, Vorrang vor einer Tag-basierten Maskierungsrichtlinie hat. Weitere Details dazu finden Sie unter Tag-basierte Maskierungsrichtlinien.
Dokumentation und Lernressourcen¶
Neue Struktur für Themen zur Sicherheitsintegration¶
Mit diesem Release hat Snowflake die Dokumentation für die folgenden SQL-Befehle verbessert:
CREATE SECURITY INTEGRATION
ALTER SECURITY INTEGRATION
Der Inhalt der bestehenden Themen ist nun in kleinere Unterthemen aufgeteilt, die sich jeweils ausschließlich auf einen der folgenden Typen von Sicherheitsintegrationen konzentrieren:
External OAuth
Snowflake OAuth
SCIM
SAML2
Um diese Änderung zu unterstützen, wurden im Inhaltsverzeichnis unter SQL Command Reference » All Commands acht neue Einträge hinzugefügt.