01-03 avril 2024 — Notes de version 8.13¶

Métriques d’évaluation pour la prévision et la détection d’anomalies¶

Avec cette version, nous avons le plaisir d’introduire des métriques d’évaluation du temps d’entraînement pour la détection d’anomalie, un membre de la suite Snowflake Cortex ML Functions, similaires à celles prises en charge pour les fonctions de prévision et de classification ML. Les fonctions de prévision et de détection des anomalies peuvent désormais également calculer des métriques d’évaluation sur de nouvelles données, afin que vous puissiez facilement comparer les prévisions aux observations réelles. Ces outils vous permettent de déterminer facilement dans quelle mesure le modèle prédit les données réelles. Pour plus d’informations, voir :

• Détection d’anomalies : Afficher les métriques d’évaluation

• Prévisions : Afficher les métriques d’évaluation

Correction d’un problème avec la fonction PARSE_IP¶

Auparavant, la fonction PARSE_IP analysait les types d’adresses IP non valides suivants :

• Adresses IPv4 avec moins de 4 parties

• Adresses IPv6 comportant plus de 4 chiffres hexadécimaux dans une seule partie

Par exemple, la fonction PARSE_IP renvoyait les résultats des requêtes suivantes :

SELECT PARSE_IP('1.1.1', 'inet');
SELECT PARSE_IP('1::abcde', 'inet');

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Ce problème a été résolu et la fonction PARSE_IP renvoie désormais une erreur pour ce type d’adresses IP non valides.

Correction d’un problème avec la fonction SPLIT_PART¶

Auparavant, la fonction SPLIT_PART ignorait les espaces de fin lorsque toutes les conditions suivantes étaient remplies :

• Toutes les entrées étaient des constantes.

• La chaîne à diviser se terminait par le délimiteur.

• La valeur de partNumber était négative.

Par exemple, la fonction SPLIT_PART renvoyait les résultats suivants :

SELECT SPLIT_PART('/a/b/c/', '/', -1);

+--------------------------------+
| SPLIT_PART('/A/B/C/', '/', -1) |
|--------------------------------|
| c                              |
+--------------------------------+

SELECT SPLIT_PART('/a/b/c/', '/', -2);

+--------------------------------+
| SPLIT_PART('/A/B/C/', '/', -2) |
|--------------------------------|
| b                              |
+--------------------------------+

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Ce problème a été résolu et la fonction SPLIT_PART renvoie désormais les résultats corrects dans ces conditions. Par exemple, la fonction SPLIT_PART renvoie maintenant les résultats suivants :

SELECT SPLIT_PART('/a/b/c/', '/', -1);

+--------------------------------+
| SPLIT_PART('/A/B/C/', '/', -1) |
|--------------------------------|
|                               |
+--------------------------------+

SELECT SPLIT_PART('/a/b/c/', '/', -2);

+--------------------------------+
| SPLIT_PART('/A/B/C/', '/', -2) |
|--------------------------------|
| c                              |
+--------------------------------+

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Accès aux référentiels Git depuis Snowflake — Avant-première¶

Avec cette version, nous avons le plaisir d’annoncer l’accès en avant-première aux référentiels Git depuis Snowflake. Après avoir configuré Snowflake pour qu’il agisse en tant que client de votre référentiel Git, vous pouvez récupérer un clone complet de votre référentiel distant dans une zone de préparation du référentiel Snowflake, qui représente un référentiel local. Vous pouvez faire référence à ces fichiers dans le code de gestionnaire (handler) des procédures et des fonctions, exécuter du code SQL et Python dans Snowflake, copier le contenu des fichiers dans des feuilles de calcul de Snowflake, etc.

Pour plus d’informations, voir Utilisation d’un référentiel Git dans Snowflake.