9.36 Versionshinweise: Vorschau¶

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Der Inhalt auf dieser Seite ist vor der Fertigstellung des Releases 9.36 verfügbar, das derzeit entweder ausstehend oder in Ausführung ist. Der Abschluss ist für den 12. November (Änderungen vorbehalten) geplant.

Die auf dieser Seite beschriebenen Funktionen, Updates oder Verhaltensweisen sind möglicherweise erst nach Abschluss des Releases in Ihrem Konto verfügbar.

Weitere Informationen zu Aktualisierungen dieser Versionshinweise finden Sie unter Versionshinweise zum Änderungsprotokoll.

SQL-Aktualisierungen¶

Erweiterte SQL-Funktionalität¶

Mit diesem Update haben Sie die Möglichkeit, Eigenschaften sowohl für Funktionen als auch für gespeicherte Prozeduren zu ändern:

Funktionskategorie	Funktion	Beschreibung
Funktion	CREATE OR ALTER FUNCTION	Wurde aktualisiert, um das Ändern der Funktionsdefinition zu unterstützen. Beispiel: RUNTIME_VERSION, ARTIFACT_REPOSITORY (Python), PACKAGES, IMPORTS, Rückgabetyp und Funktionstext.
Prozedur	CREATE OR ALTER PROCEDURE	Wurde aktualisiert, um das Ändern von Prozedurdefinitionen zu unterstützen. Beispiel: RUNTIME_VERSION, IMPORTS, PACKAGES, Rückgabetyp, Prozedurtext und ARTIFACT_REPOSITORY für gespeicherte Python-Prozeduren.

Aktualisierungen zur Erweiterbarkeit¶

Unterstützung von OAuth bei der Authentifizierung mit GitHub (Allgemeine Verfügbarkeit)¶

Sie können sich mit OAuth authentifizieren, wenn Sie ein Repository auf GitHub in Snowflake integrieren.

Apache Spark™-Workloads auf Snowflake ausführen (Allgemeine Verfügbarkeit)¶

Sie können Ihre bestehenden Spark-Workloads direkt mit Snowflake verbinden und sie auf der Snowflake-Compute-Engine ausführen. Daher können Sie Ihren PySpark-DataFrame-Code mit allen Vorteilen der Snowflake-Engine ausführen.

Unterstützung für die Verbindung von Scala-Anwendungen mit Snowpark Connect for Spark (Vorschau)¶

Sie können jetzt Ihre Scala-Anwendungen mit dem Snowpark Connect for Spark-Server verbinden. Nachdem Sie eine Verbindung zur Authentifizierung bei Snowflake konfiguriert und den Snowpark Connect for Spark-Server gestartet haben, können Sie Scala-Code ausführen, um eine Verbindung zu Snowpark Connect for Spark herzustellen.

Data Governance-Aktualisierungen¶

Anomalieerkennung für Data Quality Monitoring (Vorschau)¶

Richten Sie die Anomalieerkennung für die Überwachung der Datenqualität (Data Quality Monitoring) ein, damit Snowflake automatisch unerwartete Änderungen in den folgenden Dimensionen erkennt:

Datenmenge in einer Tabelle.
Häufigkeit, mit der eine Tabelle aktualisiert wird.

Versionshinweise zum Änderungsprotokoll¶

Ankündigung	Update	Date
Versionshinweise	Erstveröffentlichung (Vorschau)	07. November 2025