26.-27. März 2024 – Versionshinweise zu Release 8.12 (mit Verhaltensänderungen)¶

Organization Usage: Verbesserte Ansichten für den Abgleich von Rechnungen – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir Verbesserungen der folgenden Ansichten im Organization Usage-Schema bekannt geben, durch die das Abgleichen der Snowflake-Nutzung mit den monatlichen Abrechnungen vereinfacht wurde:

• CONTRACT_ITEMS

• RATE_SHEET_DAILY

• REMAINING_BALANCE_DAILY

• USAGE_IN_CURRENCY_DAILY

Weitere Informationen zu den Änderungen finden Sie unter Organization Usage: Aktualisierte Abrechnungsansichten.

Replikation: Stagingbereiche, Pipes, Speicherintegrationen, Ladeverlauf und Snowpipe Streaming – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit der Replikation für Stagingbereiche, Pipes, Speicherintegrationen, Ladeverlauf und Snowpipe Streaming-Kanäle bekannt geben. Sie können diese Objekte replizieren, um das Failover für Datenpipelines über Regionen und Cloudplattformen hinweg zu konfigurieren.

Als Teil der Pipe-Objekt-Replikation befinden sich Pipes in einer Sekundärdatenbank zwar im READ_ONLY-Ausführungsstatus und erhalten Benachrichtigungen, laden Daten aber erst, wenn Sie die Sekundärdatenbank zur Primärdatenbank heraufgestuft haben. Nachdem Sie eine Sekundärdatenbank heraufgestuft haben, ändert sich der Ausführungsstatus der Pipes in FAILING_OVER.

Bei einer Snowpipe Streaming-Replikation werden das Tabellenobjekt, die Tabellendaten und die mit der Tabelle verbundenen Kanal-Offsets von der Primärdatenbank in die Sekundärdatenbank repliziert.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Replikation von Stagingbereichen, Pipes und des Ladeverlaufs und Replikation und Snowpipe Streaming.

Schemaerkennung und Schemaentwicklung für den Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit von Schemaerkennung und Schemaentwicklung für Kafka-Konnektoren mit Snowpipe Streaming bekannt geben. Die Struktur von Tabellen in Snowflake kann automatisch definiert und weiterentwickelt werden, um die Struktur neuer Nachrichtendaten von Kafka-Themen zu unterstützen, die vom Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming geladen werden.

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Schemaerkennung und Schemaentwicklung für den Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming.

Memoisierbare Funktionen mit konstanten Argumenten¶

Mit diesem Release gibt Snowflake die Unterstützung für das Erstellen einer memoisierbaren Funktion mit konstanten Argumenten bekannt. Diese Unterstützung bietet mehr Flexibilität in Bezug auf die Definition der Funktion. Wenn Sie die Funktion in einer Datenzugriffsrichtlinie referenzieren, z. B. in einer Zeilenzugriffsrichtlinie, haben Sie außerdem mehr Freiheit beim Definieren Ihrer Richtlinie. Funktionsargumente können folgende Datentypen haben:

• string

• numeric

• date

• Boolesch

Weitere Details dazu finden Sie unter:

• Memoisierbare UDFs.

• Maskierungsrichtlinie mit einer memoisierbaren Funktion.

Freigeben von Daten, die durch rollenbasierte Richtlinie geschützt sind – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release gibt Snowflake die allgemeine Verfügbarkeit eines Features bekannt, mit dem Data Sharing-Anbieter in den Bedingungen einer Maskierungs- oder Zeilenzugriffsrichtlinie die Funktion IS_DATABASE_ROLE_IN_SESSION verwenden können, um einem Data Sharing-Verbraucher den Zugriff auf freigegebene Daten zu ermöglichen, die durch eine dieser Richtlinien geschützt sind. Das Funktionsargument enthält entweder den Namen einer Datenbankrolle oder den einer Spalte, die Datenbankrollen enthält. Dadurch stehen dem Anbieter mehr Optionen für die Freigabe von Daten zur Verfügung, während dem Verbraucher Zugriff auf sensible Daten gewährt werden kann, die der Anbieter zur Verfügung stellt. Außerdem werden die Beschränkungen für richtliniengeschützte Daten beseitigt, die für Verbraucher beim Abfragen von freigegebenen Tabellen bestehen, die durch eine Richtlinie geschützt ist.

Weitere Details dazu finden Sie unter Freigeben von Daten, die durch eine Richtlinie geschützt sind und

IS_DATABASE_ROLE_IN_SESSION.

Zugriffsverlauf: Abfragen zu Vorgängern von gespeicherten Prozeduren – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release gibt Snowflake die allgemeine Verfügbarkeit für Möglichkeit bekannt, anhand der Spalten parent_query_id und root_query_id die Abfolge von Abfragen zu verfolgen, die eine gespeicherte Prozedur aufrufen. Diese Spalten enthalten die ID der Abfrage, die eine Lese- oder Schreiboperation auf einem anderen Objekt ausführt, bzw. die ID der Abfrage, die eine gespeicherte Prozedur aufruft. Die Spalten unterstützen den direkten Aufruf einer gespeicherten Prozedur und verschachtelte Aufrufe von gespeicherten Prozeduren, z. B. wenn eine gespeicherte Prozedur eine andere gespeicherte Prozedur aufruft.

Dieses Update war in Release 8.2 als Vorschau angekündigt worden. Weitere Details dazu finden Sie unter Beispiel: Vorgängerabfragen mit gespeicherten Prozeduren.

Referenzen für freigegebene Tags – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release gibt Snowflake die allgemeine Verfügbarkeit des Features bekannt, das es Nutzern eines Datenfreigabe-Verbraucherkontos ermöglicht, freigegebene Tags und die Tag-Referenzen auf freigegebene Objekte anzuzeigen, wenn sich die Tags und die freigegebenen Objekte in derselben Datenbank befinden. Diese Aktualisierung hilft dem Verbraucher, die Datensensitivität eines freigegebenen Objekts zu verstehen, z. B. einer Tabelle, die PII-Daten enthält, wenn das PII-Tag auf eine Tabelle und deren Spalten gesetzt ist.

Dieses Update war in Release 7.33 als Vorschau angekündigt worden. Weitere Details dazu finden Sie unter Referenzen für freigegebene Tags.

Zugriffsverlauf: Verfolgen von Objekten, die durch DDL-Operation geändert wurden – Allgemeine Verfügbarkeit¶

Mit diesem Release können wir die allgemeine Verfügbarkeit für das Verfolgen von Objekten, die durch eine DDL-Operation geändert wurden, über die Account Usage-Ansicht ACCESS_HISTORY bekannt geben. Zu diesen Operation gehören:

• Verfolgen, wie sich die Zuweisungen von Tags und Richtlinien ändern.

• Verfolgen des Lebenszyklus von Tabellen und Spalten.