2023년 3월¶
이 달에는 다음과 같은 새로운 기능, 동작 변경 사항, 업데이트(개선된 사항, 수정 사항 등)가 도입되었습니다. 이러한 추가 사항에 대해 궁금한 점이 있으면 Snowflake 지원 에 문의하십시오.
중요
각 릴리스에는 웹 인터페이스를 새로 고쳐야 적용되는 업데이트가 포함될 수 있습니다.
일반적으로, 업데이트로 인해 사용에 방해가 되지 않도록 하려면 각 Snowflake 릴리스가 배포된 후에 웹 인터페이스를 새로 고치는 것이 좋습니다.
이 항목의 내용:
새로운 기능¶
Snowpipe Streaming — 미리 보기¶
이번 릴리스에서는 Snowflake 수집 제품군에 가장 최근에 추가된 Snowpipe Streaming이 미리 보기로 제공됩니다. Snowpipe Streaming API는 파일 스테이징 요구 사항 없이 Snowflake 테이블에 직접 데이터 행을 기록합니다. 이 아키텍처에서는 그 양에 관계없이 데이터를 로딩하는 데 드는 비용이 낮아지는 것과 함께, 로드 지연 시간이 짧아지므로, 거의 실시간으로 데이터 스트림을 처리하는 강력한 도구가 됩니다.
자세한 내용은 Snowpipe Streaming 섹션을 참조하십시오. 이제 Snowpipe Streaming을 Kafka용 Snowflake 커넥터에도 사용할 수 있는데, 이 커넥터는 짧은 지연 시간 단축과 로딩 비용 절감의 이점을 활용하는 손쉬운 업그레이드 경로를 제공합니다.
Java 또는 Scala 저장 프로시저의 테이블 형식 반환 값 — 미리 보기¶
이 릴리스에서는 Java 또는 Scala로 작성된 처리기가 있는 테이블 형식 저장 프로시저가 미리 보기로 제공됩니다. 테이블 형식으로 데이터를 반환하는 프로시저를 작성할 수 있습니다. 이렇게 하려면 프로시저의 반환 유형을 TABLE(반환 값에 대한 열 지정)로 지정한 다음 처리기 코드가 Snowpark 데이터 프레임에서 테이블 형식의 값을 반환하도록 하십시오.
자세한 내용은 Java로 저장 프로시저 작성하기 또는 Scala로 저장 프로시저 작성하기 를 참조하십시오.
새 리전¶
다음과 같은 새 리전을 제공합니다.
클라우드 플랫폼 |
리전 |
|---|---|
Amazon Web Services(AWS) |
아시아 태평양(자카르타) |
이 리전이 추가되어, 이제 Snowflake는 US 정부 규정의 준수를 지원하는 3개 리전을 비롯하여, 3개의 클라우드 플랫폼(AWS, GCP, Azure)에 걸쳐 35개 이상의 글로벌 리전 을 지원합니다.
셀프서비스 또는 Snowflake 담당자를 통해 해당 리전에서 초기 계정을 프로비저닝할 수 있습니다.
SQL 업데이트¶
도형 변환 및 방향에 대한 지리 공간 함수 — 미리 보기¶
이 릴리스에서는 도형 변환 및 방향에 대해 다음과 같은 지리 공간 함수의 미리 보기를 제공합니다.
함수 |
설명 |
|---|---|
ST_BUFFER (GEOMETRY 오브젝트의 경우) |
입력 GEOMETRY 오브젝트의 지정된 거리 내에 있는 지점을 포함하는 MultiPolygon을 나타내는 GEOMETRY 오브젝트를 반환합니다. 반환된 오브젝트는 사실상 입력 오브젝트 주변의 〈버퍼’를 나타냅니다. |
ST_SIMPLIFY (GEOMETRY 오브젝트의 경우) |
선 또는 다각형을 나타내는 입력 GEOMETRY 오브젝트가 주어지면 이 오브젝트의 더 단순한 근삿값을 반환합니다. 이 함수는 선택한 꼭짓점을 식별하고 제거하여 꼭짓점이 더 적은 유사한 오브젝트를 만듭니다. |
ST_AZIMUTH (GEOMETRY 오브젝트의 경우) |
GEOMETRY 오브젝트인 두 지점이 있는 경우, 두 지점이 형성하는 직선 세그먼트의 방위각(라디안 단위)을 반환합니다. |
ST_MAKEPOLYGONORIENTED (GEOGRAPHY 오브젝트의 경우) |
구멍이 없는 다각형을 나타내는 GEOGRAPHY 오브젝트를 생성합니다. 함수는 지정된 LineString을 외부 루프로 사용합니다. 이 함수는 루프의 방향을 수정하려고 시도하지 않으므로 지구의 절반 이상에 걸치게 되는 다각형을 만들 수 있습니다. 이 함수는 그와 같이 큰 도형의 방향을 반전시키는 ST_MAKEPOLYGON 과 다릅니다. |
미리 보기 기능은 평가 및 테스트용으로 제공되므로 프로덕션용으로는 권장되지 않습니다.
유효하지 않은 지리 공간 도형의 처리 방법 지정 지원 — 미리 보기¶
이 릴리스에서는 유효하지 않은 지리 공간 도형의 지원을 미리 보기로 제공합니다.
기본적으로, 지리 공간 변환 함수 를 사용하여 지원되는 입력 형식의 데이터 를 GEOGRAPHY 또는 GEOMETRY 오브젝트로 변환할 때 이 함수는 도형의 유효성을 검사하여 도형이 유효하지 않은 경우 복구하려고 시도합니다. 도형을 복구할 수 없는 경우 이 함수는 GEOGRAPHY 또는 GEOMETRY 오브젝트를 생성하지 않습니다.
이 미리 보기 기능을 사용하면 유효성 검사 및 복구 프로세스에 대해 더 많은 제어 권한을 갖게 됩니다. 다음을 할 수 있습니다.
이러한 변환 함수가 유효하지 않은 도형에 대해 GEOGRAPHY 및 GEOMETRY 오브젝트를 생성하도록 허용합니다.
GEOGRAPHY 또는 GEOMETRY 오브젝트의 도형이 유효하지 않은지 확인합니다.
자세한 내용은 유효하지 않은 지리 공간 도형을 처리하는 방법 지정하기 섹션을 참조하십시오.
데이터 파이프라인 업데이트¶
Streams on Views — 일반 공급¶
이 릴리스에서는 Streams on Views를 일반 공급으로 제공합니다. Streams on Views는 보안 뷰를 포함하여 뷰에 대한 CDC(변경 데이터 캡처) 레코드를 추적하도록 테이블 스트림을 확장합니다.
현재, 스트림은 다음과 같은 요구 사항을 충족하는 뷰로 제한됩니다.
모든 기본 테이블은 네이티브 테이블이어야 합니다.
뷰는 다음 작업만 적용할 수 있습니다.
Projections
필터
내부 또는 크로스 조인
UNION ALL
구체화된 뷰는 지원되지 않습니다.
Streams on Views 요구 사항에 대한 자세한 내용은 스트림 소개 섹션을 참조하십시오.
데이터 레이크 업데이트¶
외부 테이블 및 디렉터리 테이블 자동 새로 고침 가시성과 청구¶
이 릴리스를 통해 Snowflake는 Snowpipe 파일 요금과 동일한 요금으로 외부 테이블과 외부 스테이지의 디렉터리 테이블에서 자동 새로 고침 알림을 위한 요금을 청구하기 시작합니다. Account Usage PIPE_USAGE_HISTORY 뷰 를 검사하여 외부 테이블 및 디렉터리 테이블 자동 새로 고침 알림으로 인해 발생하는 요금을 추정할 수 있습니다. 자동 새로 고침 파이프는 NULL 파이프 이름 아래에 나열됩니다. Information Schema 테이블 함수 AUTO_REFRESH_REGISTRATION_HISTORY 를 사용하여 테이블 수준/스테이지 수준 세분성에서 외부 테이블 자동 새로 고침 알림 기록을 볼 수도 있습니다.
자동 새로 고침 알림의 요금이 부과되지 않도록 하려면 외부 테이블과 디렉터리 테이블에 대해 수동 새로 고침을 수행하십시오. 외부 테이블의 경우 ALTER EXTERNAL TABLE <이름> REFRESH … 문을 사용하여 외부 테이블을 외부 저장소에 수동으로 동기화할 수 있습니다. 디렉터리 테이블의 경우 ALTER STAGE <이름> REFRESH … 문을 사용하여 디렉터리를 외부 저장소에 수동으로 동기화할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 업데이트¶
마스킹된 열을 행 액세스 정책 및 조건부 마스킹 정책에 대한 입력값으로 허용¶
이 릴리스에서는 행 액세스 정책의 서명과 조건부 마스킹 정책이 마스킹 정책으로 보호되는 열을 지정할 수 있습니다. 정책 서명에 마스킹된 열을 지정하면 정책 관리자가 더 자유롭게 새 정책을 만들거나 기존 정책을 바꿀 수 있습니다.
이 기능을 사용하려면 새 마스킹 정책을 만들거나 기존 마스킹 정책을 바꿀 때 EXEMPT_OTHER_POLICIES 속성을 TRUE 로 설정하십시오. 이 속성은 기존 정책에 설정할 수 없습니다. 이 속성을 포함하려면 기존 정책을 바꾸어야 합니다. 마스킹 정책을 만들거나 바꾼 후 열에 정책을 설정할 수 있으며 행 액세스 정책 또는 조건부 마스킹 정책의 서명에서 보호된 열을 참조할 수 있습니다.
자세한 내용은 CREATE MASKING POLICY 를 참조하십시오.
복제 업데이트¶
웹 인터페이스¶
Python 워크시트 — 미리 보기¶
이 릴리스에서는 Snowsight 에서 Python 워크시트의 미리 보기를 제공합니다. Python 워크시트를 사용하면 Snowsight 의 워크시트에서 Snowpark Python을 작성하고 실행할 수 있습니다.
Python 워크시트에서 다음을 수행할 수 있습니다.
Snowsight 에서 나가지 않고도 Python 스크립트를 작성하여 스테이지에서 데이터를 읽고 변환하고 테이블에 저장할 수 있습니다.
Anaconda에서 포함된 패키지를 사용하거나 스테이지에서 패키지를 가져와 코드를 더 쉽게 작성할 수 있습니다.
Python 코드를 저장 프로시저로 배포하고 작업으로 예약하여 자동화할 수 있습니다.
자세한 내용은 Python 워크시트에 Snowpark 코드 작성하기 섹션을 참조하십시오.
개별 작업 가시성 — 일반 공급¶
이 릴리스에서는 개별 작업 가시성을 일반 공급으로 제공합니다. 작업은 이제 종속성과 실행 순서를 강조 표시하기 위해 그래프 뷰에 표시됩니다. 개별 작업 실행에 대한 가시성을 통해 장시간 실행 중인 작업, 일관되게 건너뛴 작업, 작업량이 많은 데이터베이스 식별과 같은 모니터링 작업을 수행할 수 있습니다.
자세한 내용은 Snowsight 의 작업 기록 보기 섹션을 참조하십시오.