08-09 mai 2024 — Notes de version 8.18¶
Attention
La version est terminée.
Pour les différences entre la version préliminaire et la version finale de ces notes de versions, voir Notes de version - Journal des changements.
Mises à jour SQL¶
Pivot dynamique disponible¶
Une requête pivot dynamique utilise le mot-clé ANY ou une sous-requête dans la sous-clause PIVOT au lieu de spécifier explicitement les valeurs pivot. Avec le pivot dynamique, les valeurs du pivot sont déterminées au moment de l’exécution en fonction du cas d’utilisation.
Ajout de la prise en charge des types de données structurées dans les UDFs¶
Les types de données structurées sont désormais pris en charge dans les fonctions définies par l’utilisateur (UDFs) créées en Java, Python, et Scala. Pour des informations sur les mappages de types de données pour les types de données structurées, voir Mappage des types de données entre SQL et les langages de traitement.
Nouvelles fonctions SQL¶
Les fonctions suivantes sont désormais disponibles avec cette version :
Catégorie de fonction |
Nouvelle fonction |
Description |
---|---|---|
Semi-structurée (ordre supérieur) |
Filtre un tableau en fonction de la logique d’une expression Lambda. |
|
Semi-structurée (ordre supérieur) |
Transforme un tableau en fonction de la logique d’une expression Lambda. |
|
Fonction système |
Valide la configuration d’une intégration de stockage spécifiée. |
Mises à jour de l’extensibilité¶
Fonctions agrégées définies par l’utilisateur en Python — Avant-première¶
Avec cette version, Snowflake a le plaisir d’annoncer l’avant-première publique de la prise en charge de l’écriture de fonctions agrégées définies par l’utilisateur (UDAFs) avec un gestionnaire (handler) Python. Vous pouvez utiliser des APIs Snowpark Python pour créer et appeler des fonctions agrégées définies par l’utilisateur (UDAFs), qui prennent une ou plusieurs lignes en entrée et produisent une seule ligne en sortie. Une UDAF agit sur les valeurs de plusieurs lignes pour effectuer des calculs mathématiques tels que la somme, la moyenne, le comptage, les valeurs minimale/maximale, l’écart type et l’estimation, ainsi que d’autres opérations non mathématiques.
Pour plus d’informations, voir :
- Fonctions agrégées définies par l’utilisateur en Python
(pour des instructions basées sur SQL et Python)
- Création de fonctions définies par l’utilisateur (UDAFs) pour DataFrames dans Python
(pour un guide Snowpark basé sur Python)
Accès aux emplacements réseau externes sur AWS dans la région Gov — Avant-première¶
Avec cette version, Snowflake a le plaisir d’annoncer la disponibilité en avant-première de l’accès aux emplacements réseau externes à partir des gestionnaires (handlers) de fonctions et de procédures pour le code déployé dans la région AWS Gov.
Lors de la configuration de l’accès au réseau externe, vous créez une règle de réseau qui représente l’emplacement du réseau externe. Si votre code gestionnaire doit s’authentifier auprès de l’emplacement externe, vous devez créer un secret contenant les identifiants de connexion nécessaires. Dans le code du gestionnaire, vous pouvez utiliser des APIs pour récupérer les valeurs des identifiants de connexion à partir du secret.
Pour plus d’informations, voir Vue d’ensemble de l’accès au réseau externe.
Notes de version - Journal des changements¶
Annonce |
Mettre à jour |
Date |
---|---|---|
Notes de version |
Première publication (avant-première) |
06-Mai-24 |
Valider l’intégration du stockage |
Ajouté à la section Nouvelles fonctionnalités SQL |
09-Mai-24 |