2023年6月7～8日 --- 7.19リリースノート（動作変更あり）¶
このリリースには、次の新機能、動作変更、および更新（拡張、修正など）が導入されています。これらの追加について質問がある場合は、 Snowflakeサポート にお問い合わせください。
重要
各リリースには、ウェブインターフェイスをリフレッシュする必要のある更新が含まれる場合があります。
一般的な方法として、これらの更新が使用に影響を与えないようにするために、Snowflakeの各リリースが展開された後にウェブインターフェイスを更新することをお勧めします。
このトピックの内容:
動作変更バンドル¶
このリリースには、次の動作変更バンドルが含まれています。
バンドル名 |
このリリースでのステータス |
以前のステータス |
|---|---|---|
デフォルトで無効。管理者はテスト用に有効化可能 |
該当なし（このリリースでの導入） |
|
デフォルトで有効。管理者はオプトアウト用に無効化可能 |
デフォルトで無効 |
|
一般的に有効。管理者は有効化/無効化の切り替え不可 |
デフォルトで有効 |
各バンドルのステータスは、7月に予定の動作変更リリース時に変更されます。ただし、この予定は変わる可能性があります。
バンドルのステータスとアカウントに及ぼす可能性のある影響の詳細については、 動作変更について をご参照ください。
新機能¶
匿名プロシージャ --- 一般公開¶
このリリースにより、匿名プロシージャの作成に対するサポートの一般公開をお知らせします。匿名プロシージャは、ストアドプロシージャと似ていますが、後で使用するために保存されません。
WITH...CALL の構文を使って、匿名プロシージャを作成できます。このコマンドでは、WITH 句のパラメーターで定義された匿名プロシージャを作成し、そのプロシージャを呼び出します。このコマンドには、 CREATE PROCEDURE スキーマ権限を持つロールは必要ありません。
Javaの関数やプロシージャハンドラーを使用したファイルの読み取り --- 一般公開¶
このリリースにより、Javaで記述された UDF やプロシージャハンドラーコードを使用したステージングされたファイルの読み取りに対するサポートの一般公開をお知らせします。
詳細については、 Java UDF を使用したファイルの読み取り と Javaプロシージャを使用したファイルの読み取り をご参照ください。
Scalaの関数やプロシージャハンドラーを使用したファイルの読み取り --- プレビュー¶
このリリースにより、Scalaで記述された UDF やプロシージャハンドラーコードを使用したステージングされたファイルの読み取りに対するサポートのプレビューをお知らせします。
詳細については、 Scala UDF ハンドラーを使用したファイルの読み取り と Scalaプロシージャを使用したファイルの読み取り をご参照ください。
Pythonの関数やプロシージャを使用したファイルの読み取り --- プレビュー¶
このリリースにより、Pythonでの SnowflakeFile クラスを使用したファイルの読み取りに対するサポートのプレビューをお知らせします。
SnowflakeFile は、 snowflake.snowpark.files モジュールの新しいクラスであり、内部または外部ステージ上のファイルに対する動的な読み取りアクセスを提供します。 SnowflakeFile により、非構造化データの読み取りや、ユーザー定義関数（UDF）、ユーザー定義テーブル関数（UDTF）、ストアドプロシージャで、独自の機械学習モデルの使用といったタスクを達成するために、ファイルをストリームできます。
詳細については、次をご参照ください。
JSON および CSV 用スキーマ検出 --- プレビュー¶
このリリースにより、 JSON および CSV 用スキーマ検出機能のプレビューをお知らせします。スキーマ検出機能は、 INFER_SCHEMA 関数を使用して、ステージングされた一連のデータファイルのスキーマを自動的に検出し、列定義を取得します。一般公開の INFER_SCHEMA 関数は、Apache Parquet、Apache Avro、および ORC ファイルに適用されます。このプレビュー関数により、 JSON、 CSV のファイルにもサポートが拡大されました。
詳細については、 ステージングされた半構造化データファイル内の列定義の検出 をご参照ください。
テーブルスキーマ進化 --- プレビュー¶
このリリースにより、テーブルスキーマ進化機能のプレビューをお知らせします。Snowflakeのテーブルの構造は、データソースから受け取った新しいデータの構造をサポートするために、自動的に進化させることができるようになりました。Snowflakeでは、新しいデータファイルで欠落している列の新規追加や NOT NULL 制約の削除が可能で、列のドロップや、既存の列のデータ型、長さ、精度の変更もサポートします。
テーブルスキーマ進化を有効にするには、テーブルを作成または変更する際に、 ENABLE_SCHEMA_EVOLUTION パラメーターを TRUE に設定します。
詳細については、 テーブルスキーマの進化 をご参照ください。
SQL 更新¶
Snowpark、 UDFs、ストアドプロシージャにおけるPython 3.9のサポート --- プレビュー¶
こののリリースにより、Snowpark Python、Python UDFs およびPythonストアドプロシージャのPython 3.9へのサポートを、すべてのアカウントへのプレビュー機能としてお知らせします。
詳細については、次をご参照ください。
UDFs、 UDTFs およびストアドプロシージャによる名前別引数の受け渡しのサポート¶
UDF、 UDTF、ストアドプロシージャを呼び出す際に、位置別に加えて、名前別でも引数を渡すことができるようになりました。
たとえば、以下のようなステートメントで UDF を作成したとします。
CREATE OR REPLACE FUNCTION add_numbers (n1 NUMBER, n2 NUMBER)
RETURNS NUMBER
AS 'n1 + n2';
引数を名前別に渡す場合は、引数名の後に=>と引数値を指定します。例:
SELECT add_numbers(n1 => 10, n2 => 5);
引数は任意の順序で渡すことができます。
SELECT add_numbers(n2 => 5, n1 => 10);
詳細については、次をご参照ください。
同じ名前で、同じ数の引数を持ち、引数のデータ型が異なる複数の関数やプロシージャがある場合は、呼び出し時に引数名を指定して、実行する関数やプロシージャを示すことができます。呼び出し時に指定した引数名は、引数位置よりも優先されます。詳細については、 プロシージャおよび関数のオーバーロード をご参照ください。
最後に、以下の組み込み関数は、名前による引数の受け渡しをサポートしています。
データサイエンスの更新¶
Snowflakeで今後予定されている ML 機能を使用した作業¶
このリリースにより、Snowflakeデータベースに新しいスキーマ「ML」と、共有の SNOWFLAKE データベースを含むすべてのSnowflakeアカウントの PUBLIC ロールに付与される、 ML_USER SNOWFLAKE データベースロールが導入されました。
詳細については、次をご参照ください。
スキーマ、ロール、権限は、Snowflake Summit 2023で公開プレビューとして提供される機能をサポートします。
組織の更新¶
ACCOUNTS ビュー（組織の使用状況） --- プレビュー¶
このリリースにより、 ORGANIZATION_USAGE スキーマ内の ACCOUNTS ビューのプレビューをお知らせします。ACCOUNTS ビューにより組織管理者は、過去1年以内に削除されたアカウントを含む、組織内のアカウントに関する詳細を取得できます。
詳細については、 ACCOUNTS ビュー をご参照ください。
ウェブインターフェイスの更新¶
新しい組織はSnowsightへのアクセスのみ¶
2023年5月30日以降、新しいSnowflake組織はSnowsightへのアクセスのみが可能になり、従来のコンソールにアクセスすることはできなくなります。
詳細については、 Snowsightのアップグレードについて をご参照ください。