08.-09. Mai 2024 – Versionshinweise zu Release 8.18¶
Achtung
Das Release ist abgeschlossen.
Informationen zu den Unterschieden zwischen der vorläufigen und der endgültigen Version dieser Versionshinweise finden Sie unter Versionshinweise zum Änderungsprotokoll.
SQL-Aktualisierungen¶
Dynamische Pivotierung verfügbar¶
Bei der dynamischen Pivot-Abfrage wird das Schlüsselwort ANY oder eine Unterabfrage in der PIVOT-Unterklausel verwendet, anstatt die Pivot-Werte explizit anzugeben. Bei der dynamischen Pivotierung werden die Pivot-Werte zur Laufzeit auf der Grundlage des Anwendungsfalls bestimmt.
Unterstützung von strukturierten Datentypen in UDFs hinzugefügt¶
Strukturierte Datentypen werden jetzt in benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) unterstützt, die in Java, Python und Scala erstellt wurden. Informationen zur Datentyp-Zuordnung von strukturierten Datentypen finden Sie unter Zuordnung von Datentypen zwischen SQL und Handler-Sprachen.
Neue SQL-Funktionen¶
Die folgenden Funktionen sind ab diesem Release verfügbar:
Funktionskategorie |
Neue Funktion |
Beschreibung |
---|---|---|
Semistrukturiert (höhere Ordnung) |
Filtert ein Array basierend auf der Logik eines Lambda-Ausdrucks. |
|
Semistrukturiert (höhere Ordnung) |
Transformiert ein Array basierend auf der Logik in einem Lambda-Ausdruck. |
|
Systemfunktion |
Validiert die Konfiguration einer angegebenen Speicherintegration. |
Aktualisierungen zur Erweiterbarkeit¶
Benutzerdefinierte Python-Aggregatfunktionen – Vorschau¶
Mit diesem Release stellt Snowflake eine öffentliche Vorschau der Unterstützung für das Schreiben von benutzerdefinierten Aggregatfunktionen (UDAFs) mit einem Python-Handler bereit. Sie können Snowpark Python-APIs verwenden, um benutzerdefinierte Aggregatfunktionen (UDAFs) zu erstellen und aufzurufen, die eine oder mehrere Zeilen als Eingabe entgegennehmen und eine einzelne Zeile als Ausgabe produzieren. Eine UDAF arbeitet mit Werten über mehrere Zeilen hinweg, um mathematische Berechnungen wie Summe, Durchschnitt, Anzahl, Ermitteln von Minimum- oder Maximumwert, Standardabweichung und Schätzung sowie andere nicht mathematische Operationen auszuführen.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter:
- Benutzerdefinierte Python-Aggregatfunktionen
(für SQL- und Python-basierte Anweisungen)
- Erstellen von benutzerdefinierten Aggregatfunktionen (UDAFs) für DataFrames in Python
(für eine auf Snowpark Python basierende Anleitung)
Zugriff auf externe Netzwerkstandorte auf AWS in der Gov-Region – Vorschau¶
Mit diesem Release stellt Snowflake eine öffentliche Vorschau für den Zugriff auf externe Netzwerkstandorte aus Funktions- und Prozedurhandlern Code bereit, der in der Region AWS Gov bereitgestellt wird.
Beim Einrichten des Zugriffs auf das externe Netzwerk erstellen Sie eine Netzwerkregel, die den Standort des externen Netzwerks repräsentiert. Wenn sich Ihr Handler-Code beim externen Standort authentifizieren muss, erstellen Sie ein Geheimnis, das die erforderlichen Anmeldeinformationen enthält. Im Handler-Code können Sie APIs verwenden, um Anmeldeinformationswerte aus dem Geheimnis abzurufen.
Weitere Informationen dazu finden Sie unter Übersicht über externen Netzwerkzugriff.
Versionshinweise zum Änderungsprotokoll¶
Ankündigung |
Update |
Date |
---|---|---|
Versionshinweise |
Erstveröffentlichung (Vorschau) |
06-Mai-24 |
Speicherintegration validieren |
Hinzugefügt zum Abschnitt Neue SQL-Funktionen |
09-Mai-24 |