2021년 6월¶

Snowpark — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 Amazon Web Services(AWS)의 Snowpark가 미리 보기로 제공됩니다. Snowpark는 개발자를 위한 새로운 기능으로서 데이터를 쿼리하고 처리할 수 있는 직관적인 API를 제공합니다. Snowpark를 사용하면 복잡한 데이터 파이프라인을 빌드하는 프로세스를 간소화하고 애플리케이션 코드가 실행되는 시스템에 데이터를 옮기지 않고도 Snowflake와 직접 상호 작용할 수 있습니다.

Snowpark에는 다른 클라이언트 라이브러리와 구별되는 다음 몇 가지 기능이 있습니다.

• Snowpark API는 SQL 문을 빌드하기 위한 프로그래밍 언어 구문을 제공합니다. 예를 들어 select 메서드를 사용하여 'select column_name' 을 문자열로 작성하는 대신, 반환할 열 이름을 지정할 수 있습니다. 실행할 SQL 문을 지정하는 데 여전히 문자열을 사용할 수 있지만, Snowpark에서 제공하는 프로그래밍 언어 구성을 사용하면 지능형 코드 완성 및 형식 검사와 같은 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

• Snowpark 작업은 서버에서 느리게 실행되므로 클라이언트와 Snowflake 데이터베이스 간에 전송되는 데이터 양이 줄어듭니다. Snowpark의 핵심 추상화는 데이터 세트를 나타내는 DataFrame으로, 해당 데이터에서 작동하는 메서드를 제공합니다. 클라이언트 코드에서 DataFrame 오브젝트를 구성하고, 사용하려는 데이터(예: 데이터가 포함된 열, 행에 적용할 필터 등)를 지정합니다. DataFrame 오브젝트를 구성할 때 데이터는 검색되지 않습니다. 대신, 데이터를 검색할 준비가 되면 DataFrame 오브젝트를 평가하고 실행을 위해 해당 SQL 문을 Snowflake 데이터베이스로 보내는 작업을 수행할 수 있습니다.

• 코드에서 사용자 정의 함수(UDF)를 만들 수 있으며, Snowpark는 코드가 데이터에서 작동할 수 있는 서버로 코드를 푸시할 수 있습니다. 클라이언트 코드를 작성하는 데 사용하는 것과 동일한 언어로 함수를 작성할 수 있습니다(예: Scala에서 익명 함수 사용). 이러한 함수를 사용하여 Snowflake 데이터베이스의 데이터를 처리하려면 사용자 지정 코드에서 사용자 정의 함수(UDF)를 정의하고 호출합니다. Snowpark는 UDF에 대한 사용자 지정 코드를 Snowflake 데이터베이스에 자동으로 푸시합니다. 클라이언트 코드에서 UDF를 호출하면 사용자 지정 코드가 서버(데이터가 있는 곳)에서 실행됩니다. 데이터에 대한 함수를 실행하기 위해 데이터를 클라이언트로 전송할 필요가 없습니다.

이 미리 보기에서는, AWS에 호스팅되는 Snowflake 계정에서 사용되는 Scala 프로그래밍 언어용으로 사용할 수 있습니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

자세한 내용은 Snowpark API 섹션을 참조하십시오.

Java UDFs — 미리 보기¶

이 릴리스에서는 AWS의 Java UDFs(사용자 정의 함수)가 미리 보기로 제공됩니다.

이제 사용자가 Java 프로그래밍 언어에 사용자 지정 함수를 작성하고 기본 제공 함수인 것처럼 호출할 수 있습니다. Java 소스 코드를 그때그때 즉시 제공하거나 라이브러리를 포함하여 JAR 파일을 가져와 스테이지에서 참조할 수 있습니다.

이 미리 보기에서, Java UDFs는 AWS에서 호스팅되는 Snowflake 계정에만 사용할 수 있습니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

자세한 내용은 Java UDF 소개 섹션을 참조하십시오.

지리 공간적 데이터 지원 — 일반 공급¶

2020년 6월에 미리 보기로 도입된 지리 공간적 데이터를 로드하고 분석할 수 있는 기능이 이제 일반 공급(GA)으로 제공됩니다. 이 지원 기능은 지구 표면의 지리 공간적 오브젝트를 나타내는 새로운 데이터 타입인 GEOGRAPHY를 통해 구현됩니다.

지리 공간적 데이터를 WKT, WKB, GeoJSON을 포함하여 표준 형식에서 로드하고 내보낼 수 있습니다.

GA 기능은 지리 공간적 오브젝트 간의 관계를 구성, 포맷, 측정, 계산하는 일련의 함수를 제공합니다.

또한 GA 기능은 지리 공간적 조인(조인 조건자에서 지리 공간적 함수를 사용하는 조인)을 사용하는 쿼리의 성능을 개선합니다. 다음과 같은 함수를 사용하는 조인에 대한 성능이 개선되었습니다.

• ST_CONTAINS

• ST_COVEREDBY

• ST_COVERS

• ST_DISTANCE

• ST_DWITHIN

• ST_INTERSECTS

• ST_WITHIN

자세한 내용은 지리 공간 데이터 타입 섹션을 참조하십시오.

Snowflake SQL API — 미리 보기¶

Snowflake 데이터베이스의 데이터에 액세스하고 업데이트하는 데 사용할 수 있는 REST API인 Snowflake SQL API가 미리 보기로 제공됩니다.

이 API를 사용하여 다음과 같은 사용자 지정 애플리케이션 및 통합을 개발할 수 있습니다.

• 단순/표준 쿼리 실행, 대부분의 DDL 및 DML 문 실행

• 배포 관리(예: 사용자 및 역할 프로비저닝, 테이블 만들기)

Snowflake SQL API는 다음과 같은 작업을 비롯한 다양한 작업을 지원합니다.

• 동기식 또는 비동기식으로 실행할 SQL 문 제출

• 비동기 문의 실행 상태 확인

• 문 실행 취소

자세한 내용은 Snowflake SQL REST API 섹션을 참조하십시오.

데이터 로딩: 스테이징된 파일에서 열 정의 감지 — 미리 보기¶

반정형 데이터가 포함된 클라우드 저장소의 파일 세트에서 열 정의를 검색 할 수 있는 기능이 미리 보기로 제공됩니다. 열 정의에는 파일에 있는 열의 이름과 데이터 타입이 포함됩니다. 열 정의를 사용하면 데이터를 쿼리할 외부 테이블 또는 표준 랜딩 테이블를 간편하게 만들 수 있습니다.

이 지원 기능은 새 SQL 함수와 새 CREATE TABLE … USING TEMPLATE 절을 함께 사용해서 구현됩니다.

미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

Snowflake Data Marketplace — 일반 공급¶

모든 업종의 고객들이 Snowflake Data Cloud에서 더 많은 데이터에 액세스하여 풍부한 데이터 인사이트를 갖출 수 있도록 지원하는 Snowflake Data Marketplace가 일반 공급됩니다.

Snowflake Data Marketplace는 규모와 관계없이 모든 업종의 조직들이 다양한 지리적 위치 및 지원되는 공용 클라우트에 있는 데이터에 간편하게 액세스할 수 있도록 도와 드립니다.

Snowflake Data Marketplace를 통해 기업들은 거의 실시간으로 데이터를 사용하여 개인화된 고객 경험 서비스를 제공하고 세부적인 항목 및 오프라인 매장 판매 시점 수준의 데이터를 CPG 업체와 공유할 수 있고, 헬스케어 기관은 데이터 인사이트를 사용하여 환자 케어의 수준을 높이고 상업적 시장 진출의 효율성을 최적화할 수 있으며, 미디어 및 광고 업체는 광고 수익을 촉진하고 마케팅 지출을 최적화할 수 있습니다.

자세한 내용은 Snowflake Marketplace 및 목록 섹션을 참조하십시오.

새 웹 인터페이스: Snowsight 워크시트의 새 관리 페이지, 쿼리 내역, 오브젝트 브라우저 — 미리 보기¶

기존 웹 인터페이스와의 격차를 해소하는 새 웹 인터페이스의 관리 페이지가 미리 보기로 제공됩니다. 새 페이지의 탐색 위치는 다음과 같습니다.

새 관리 페이지뿐만 아니라, 이제 새 웹 인터페이스에서 Query History 을 사용할 수 있습니다.

이제 Snowsight 워크시트에 대화형 오브젝트 브라우저가 표시됩니다. 이 브라우저는 선택한 역할이 액세스할 수 있는 모든 데이터베이스(및 각 데이터베이스의 오브젝트)의 목록을 보여줍니다. 사용자가 트리 구조를 통해 또는 이름별로 오브젝트를 검색하여 오브젝트를 탐색할 수 있습니다. 테이블이나 뷰의 데이터 미리 보기를 검색하고, 테이블 또는 뷰의 정규화된 오브젝트 이름을 쿼리 편집기에 삽입할 수 있습니다. 오브젝트 브라우저는 초기에 제공되었던 Snowsight 워크시트의 스미카 브라우저를 대체합니다.

새 웹 인터페이스는 현재 여전히 미리 보기로 제공됩니다. 미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.

Azure의 US 중부(아이오와)¶

이제 다음과 같은 Microsoft Azure의 새 리전을 사용할 수 있습니다.

중부 US(아이오와)

이 리전에서, Snowflake는 지원되는 3개의 클라우드 플랫폼(AWS, Google Cloud Platform, Azure) 모두에서 북미(US 및 캐나다)의 11개 지리적 위치를 제공합니다.

이 리전은 모든 Snowflake 버전을 지원하며 셀프 서비스 또는 Snowflake 담당자를 통해 해당 리전에서 계정을 프로비저닝할 수 있습니다.

SCIM: Azure 및 사용자 지정 SCIM 통합에서의 defaultRole 및 defaultWarehouse 설정 지원¶

이 릴리스에는 Snowflake의 사용자를 위해 Microsoft Azure SCIM 통합에서 defaultRole 및 defaultWarehouse 사용자 속성을 설정할 수 있는 새 네임스페이스가 추가되었습니다. 새 네임스페이스는 urn:ietf:params:scim:schemas:extension:2.0:User 입니다. 또한 이 네임스페이스는 사용자 지정 SCIM 통합에서 defaultRole 및 defaultWarehouse 사용자 속성을 설정하는 데 사용할 수 있습니다.

기존 네임스페이스인 urn:ietf:params:scim:schemas:extension:enterprise:2.0:User 는 Azure에서 지원되지 않으며 defaultRole 또는 defaultWarehouse 사용자 속성을 설정하는 데 사용할 수 없습니다.

자세한 내용은 SCIM을 사용하여 사용자 및 그룹 관리하기 섹션을 참조하십시오.

외부 OAuth: 여러 OAuth 클레임 매핑 지원¶

이 릴리스에는 외부 OAuth 보안 통합의 EXTERNAL_OAUTH_TOKEN_USER_MAPPING_CLAIM 속성에 단일 클레임 대신 클레임 목록을 지정할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 클레임 목록을 지정하면 동일한 OAuth 서버가 Snowflake의 단일 보안 통합을 사용하여 구성된 Snowflake에 대해 OAuth 토큰을 발급할 때 여러 클라이언트 애플리케이션이 OAuth 토큰에서 서로 다른 클레임(예: upn, sub, name)을 사용하여 해당 사용자를 나타낼 수 있습니다. 이 변경 사항은 단일 클레임을 사용하여 사용자를 매핑하는 기존 통합에는 적용되지 않습니다.

이 속성은 CREATE SECURITY INTEGRATION 또는 ALTER SECURITY INTEGRATION 명령을 사용하여 지정할 수 있습니다.

액세스 제어: 계정 수준에서 네트워크 정책을 활성화하는 새 권한¶

이 릴리스에는 새로운 전역 액세스 제어 권한인 ATTACH POLICY가 도입되었습니다. 이 권한을 가진 역할은 네트워크 정책을 사용자의 계정에 연결하여 활성화할 수 있습니다. 이전에는 보안 관리자(SECURITYADMIN 역할의 사용자) 또는 더 상위의 역할만 계정 수준에서 네트워크 정책을 활성화할 수 있었습니다.

TASK_HISTORY 뷰(Account Usage): 실행되기 전에 취소되는 예약된 작업 실행¶

이 릴리스에서는 실행 상태로 전환되기 전에 취소되는 예약된 작업 실행과 관련하여 SNOWFLAKE 데이터베이스의 ACCOUNT_USAGE 스키마에 대한 TASK_HISTORY 뷰가 다음과 같이 변경되었습니다.

이전

뷰가 이러한 작업의 실행에 대한 레코드를 반환했습니다.

현재

뷰가 이러한 작업의 실행에 대한 레코드를 반환하지 않습니다.

이 변경 사항에 따라 Information Schema의 TASK_HISTORY 테이블 함수의 동작에 맞게 뷰가 조정됩니다.

CREATE SECURITY INTEGRATION 및 ALTER SECURITY INTEGRATION: EXTERNAL_OAUTH_TOKEN_USER_MAPPING_CLAIM 속성에서 클레임 목록 허용¶

이 릴리스에서는 CREATE SECURITY INTEGRATION 및 ALTER SECURITY INTEGRATION 명령이 다음과 같이 업데이트되었습니다.

새 SQL 함수: OBJECT_CONSTRUCT_KEEP_NULL()¶

이 릴리스에는 OBJECT_CONSTRUCT_KEEP_NULL() 함수를 지원하는 기능이 추가되었습니다. 이 함수의 동작은 인자(키/값 페어)에서 Snowflake OBJECT를 구성하는 OBJECT_CONSTRUCT() 함수와 동일합니다. 단, OBJECT_CONSTRUCT_KEEP_NULL() 에는 값이 NULL인 페어가 포함되어 있습니다.

Go Snowflake 드라이버: 일괄 배열 바인딩 지원¶

이제 Go Snowflake 드라이버가 일괄 배열 바인딩을 지원합니다. 따라서 Golang 클라이언트에서 대량의 데이터를 로드할 때의 성능을 개선할 수 있습니다. 자세한 내용은 Go Snowflake 드라이버 설명서 에 있는 《배열 변수에 매개 변수 바인딩하기》 및 《일괄 삽입 및 바인딩 매개 변수》 항목을 참조하십시오.

Python용 Snowflake 커넥터 2.4.6: 쿼리를 실행하지 않고도 결과 세트 메타데이터 검색¶

Python용 Snowflake 커넥터 버전 2.4.6에는 쿼리를 실행하지 않고도 결과 세트의 열에 대한 메타데이터를 검색할 수 있는 기능이 추가되었습니다.

이렇게 하려면, 새 Cursor.describe 메서드를 호출하고 SQL 문을 전달합니다. 이 메서드는 쿼리를 실행하지 않아도 Cursor.description 특성이 제공하는 동일한 메타데이터를 반환합니다.

또한, Cursor.description 이 ResultMetadata 오브젝트 목록으로 설정되어 있어 이름별로 이러한 오브젝트의 특성에 액세스할 수 있습니다(예: col.type_code). ResultMetadata 오브젝트는 NamedTuples이므로, 여전히 인덱스별로 값에 액세스할 수 있습니다(예: col[1]).

자세한 내용은 열 메타데이터 검색하기 섹션을 참조하십시오.

업데이트된 뷰 이름¶

이 릴리스에서는 SNOWFLAKE 데이터베이스의 ORGANIZATION_USAGE 스키마에 대해 다음과 같은 뷰의 이름이 업데이트되었습니다. 이전에는 이러한 뷰가 미리 보기로 제공되었지만 이제는 일반적으로 사용할 수 있습니다.

새 WAREHOUSE_EVENTS_HISTORY 뷰¶

이 릴리스에는 SNOWFLAKE 데이터베이스의 ACCOUNT_USAGE 스키마에 대한 WAREHOUSE_EVENTS_HISTORY 뷰가 추가되었습니다.

대용량 웨어하우스 — 미리 보기¶

이 릴리스에는 대용량 웨어하우스 크기 5X-LARGE와 6X-LARGE 2개가 추가되었습니다. 이러한 크기에서의 컴퓨팅 리소스는 이보다 작은 크기에서의 컴퓨팅 리소스의 약 두 배 정도 많습니다. 대용량 웨어하우스를 사용하면 계산 사용량이 많은 워크로드의 성능을 개선하고 대규모 데이터 세트를 더욱 신속하게 처리할 수 있습니다.

이 미리 보기 기능은 현재 AWS에서만 사용할 수 있습니다(Azure 지원 곧 제공 예정). 미리 보기로 제공되는 동안에는 새로 추가된 크기의 프로비저닝 시간이 약간 오래 걸릴 수도 있습니다.

자세한 내용은 웨어하우스의 개요 섹션을 참조하십시오.

반정형 데이터: 로드할 때 NULL_IF 및 TRIM_SPACE 파일 형식 옵션 지원 — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 관계형 테이블에 있는 별도의 열에 반정형 데이터의 값을 로드할 때 NULL_IF 및 TRIM_SPACE 파일 형식 옵션을 지원하는 기능이 일반 공급으로 제공됩니다.

이 지원은 다음과 같은 데이터 타입에 대해 구현됩니다.

• JSON

• Avro

• ORC

• Parquet

JSON 데이터: 이진, 날짜, 시간, 타임스탬프 열에 로드 — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 관계형 테이블에 있는 이진, 날짜, 타임스탬프 열에 JSON 데이터를 로드할 수 있는 기능이 일반 공급으로 제공됩니다.

이 지원은 JSON 데이터에 대해 다음과 같은 파일 형식 옵션을 통해 구현됩니다.

• BINARY_FORMAT

• DATE_FORMAT

• TIME_FORMAT

• TIMESTAMP_FORMAT

JSON 데이터: 로드할 때 유효하지 않은 UTF-8 문자 바꾸기 기능 지원 — 일반 공급¶

이 릴리스에서는 JSON 데이터를 로드할 때 REPLACE_INVALID_CHARACTERS 파일 형식 옵션을 설정할 수 있는 기능이 일반 공급으로 제공됩니다.

새 계정 매개 변수를 사용하여 내부 스테이지에 데이터 언로드 방지¶

기본적으로, 사용자가 COPY INTO <위치> 문을 사용해서 내부 (Snowflake) 스테이지에 Snowflake 테이블 데이터를 언로드할 수 있습니다. 이 작업에는 각 내부 스테이지 유형에 대한 제한 사항이 적용됩니다.

• 사용자는 자신에게 할당된 사용자 스테이지에만 데이터를 언로드할 수 있습니다.

• 테이블 소유자(테이블에 대해 OWNERSHIP 권한을 가진 역할)만 테이블 스테이지에 데이터를 언로드할 수 있습니다.

• 충분한 권한을 가진 모든 역할이 명명된 내부 스테이지에 데이터를 언로드할 수 있습니다.

이 릴리스에서는 계정 관리자(ACCOUNTADMIN 역할의 사용자)가 사용자 스테이지, 테이블 스테이지 또는 명명된 내부 스테이지를 비롯한 모든 내부 스테이지에 데이터를 언로드하는 작업을 방지할 수 있습니다.

이 제한은 새 PREVENT_UNLOAD_TO_INTERNAL_STAGES 계정 매개 변수를 사용하여 계정 수준에서 설정됩니다. 기본값은 FALSE입니다. 계정 관리자는 값을 TRUE로 설정해서(ALTER ACCOUNT 사용) 내부 스테이지를 참조하는 COPY INTO <위치> 문을 사용자가 실행하지 못하도록 할 수 있습니다. 이 매개 변수를 사용해도 충분한 권한이 있는 사용자가 외부(Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Microsoft Azure) 스테이지에 테이블 데이터를 언로드하는 작업을 방지할 수는 없습니다.

확대/통합된 개발자 설명서¶

Snowflake는 Snowflake 설명서의 유용성과 체계성을 지속적으로 개선하기 위해 설명서의 개발자 섹션을 확대했습니다.

이제 아래의 기능을 사용할 수 있는 리소스 링크가 애플리케이션 및 확장 프로그램 개발 섹션에 제공됩니다.

• 커넥터, 드라이버, 클라이언트 APIs

• Snowflake 사용 범위를 확장하는 기능(예: 사용자 정의 함수 및 외부 함수)

아래의 기능을 일반 참조 에서 Snowflake에서 애플리케이션 개발 로 옮겼습니다.

• 사용자 정의 함수 개요

• Snowpark API

• 외부 함수 쓰기

• 저장 프로시저 개요

또한 Snowflake APIs에 대한 모든 설명서 리소스의 링크를 제공하는 API 참조 라는 새 항목을 추가했습니다.