07-08 août 2024 — Notes de version 8.29¶

Politiques de session : prise en charge ajoutée pour les rôles secondaires¶

Avec cette version, nous avons le plaisir d’annoncer la prise en charge des rôles secondaires dans une politique de session. La ALLOWED_SECONDARY_ROLES propriété d’une politique de session vous permet de définir l’ensemble des rôles secondaires disponibles pour un utilisateur pendant la durée de la session. Une fois que vous avez défini la politique de session sur le compte ou sur un utilisateur du compte, l’application des rôles secondaires se produit au démarrage de la session Snowflake.

Selon la manière dont vous configurez la propriété et selon que vous définissez la politique de session sur votre compte ou sur un utilisateur du compte, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :

• Autoriser les rôles secondaires dans la session.

• Interdire les rôles secondaires dans la session.

• Autoriser uniquement des rôles secondaires spécifiques.

L’utilisateur peut activer tous les rôles secondaires autorisés ou une liste de rôles secondaires spécifiés par la politique de session avec la commande USE SECONDARY ROLES.

Pour plus d’informations, voir :

• Utilisation des politiques de session

• CREATE SESSION POLICY

• USE SECONDARY ROLES

Fonctions agrégées définies par l’utilisateur en Python — Disponibilité générale¶

Avec cette version, Snowflake a le plaisir d’annoncer la disponibilité générale 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 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 référentiels Git depuis Snowflake — Disponibilité générale¶

Avec cette version, nous avons le plaisir d’annoncer la disponibilité générale de l’accès 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.

Tables Apache Iceberg™ : prise en charge des régions gouvernementales — Disponibilité générale¶

Avec cette version, nous avons le plaisir d’annoncer la disponibilité générale de la prise en charge de la connexion de Snowflake à un stockage externe pour les tables Apache Iceberg™ dans des régions gouvernementales.

Pour plus d’informations, voir CREATE EXTERNAL VOLUME.