Notas de versão 9.21: 29 de julho de 2025 a 1º de agosto de 2025¶

GENERATE_SYNTHETIC_DATA: O segredo de consistência agora é opcional na maioria dos casos¶

Anteriormente, ao chamar GENERATE_SYNTHETIC_DATA por uma propriedade de coluna de substituição, você precisava fornecer um SECRET para consistency_secret. Com essa mudança, consistency_secret agora é opcional. Entretanto, se você executar GENERATE_SYNTHETIC_DATA em um procedimento armazenado de direitos do proprietário, ainda deverá fornecer um valor para consistency_secret.

Uso da conta: exibições TABLE_QUERY_PRUNING_HISTORY e COLUMN_QUERY_PRUNING_HISTORY (disponibilidade geral)¶

Você pode monitorar os padrões de acesso aos dados no nível da tabela e da coluna consultando duas novas visualizações do uso da conta:

• TABLE_QUERY_PRUNING_HISTORY fornece uma discriminação do tempo de execução da consulta e remoção por tabela, hash de consulta e warehouse.

• COLUMN_QUERY_PRUNING_HISTORY retorna um resumo de remoção equivalente que é agregado pelo nome da coluna.

A função SEARCH_IP oferece suporte à pesquisa de endereços IPv6¶

Você pode usar a função SEARCH_IP para procurar endereços IPv6 em dados. Anteriormente, a função oferecia suporte apenas à pesquisa de endereços IPv4.

Para obter mais informações, consulte SEARCH_IP.

Geração de YAML para uma exibição semântica e criação de uma exibição semântica de YAML¶

Para gerar a especificação YAML para uma exibição semântica, você pode chamar a função SYSTEM$READ_YAML_FROM_SEMANTIC_VIEW. Por exemplo:

SELECT SYSTEM$READ_YAML_FROM_SEMANTIC_VIEW(
  'my_db.my_schema.tpch_rev_analysis'
);

Você também pode criar uma exibição semântica a partir de uma especificação YAML chamando o procedimento armazenado SYSTEM$CREATE_SEMANTIC_VIEW_FROM_YAML. Por exemplo:

CALL SYSTEM$CREATE_SEMANTIC_VIEW_FROM_YAML(
  'my_db.my_schema',
  $$
  name: TPCH_REV_ANALYSIS
  description: Semantic view for revenue analysis
  ...
  $$
);

Para obter mais informações, consulte:

• SYSTEM$READ_YAML_FROM_SEMANTIC_VIEW

• SYSTEM$CREATE_SEMANTIC_VIEW_FROM_YAML

Precificação simplificada do Snowpipe¶

A partir de 1º de agosto de 2025, estamos lançando um novo modelo de precificação simplificado do Snowpipe para todas as contas Business Critical e VPS. Em vez de uma cobrança de computação por segundo/por núcleo e uma taxa por 1.000 arquivos, agora será cobrado um valor de crédito fixo por gigabyte (GB) de dados ingeridos. Essa mudança proporciona mais previsibilidade para seus custos de ingestão de dados.

• Arquivos de texto (por exemplo, CSV, JSON) são cobrados em seu tamanho não compactado.

• Os arquivos binários (por exemplo, Parquet, Avro) são faturados em seu tamanho observado.

Esse novo modelo está sendo aplicado automaticamente a todas as contas Business Critical e VPS. As edições Enterprise e Standard serão atualizadas no futuro.

Para obter mais informações, consulte a Tabela de consumo de serviços do Snowflake e Custos do Snowpipe.

Snowpark Connect para Spark e Snowpark Submit (versão preliminar)¶

Com o Snowpark Connect para Spark, você pode executar APIsDataFrame, SQLe UDF do Spark diretamente na plataforma Snowflake usando o mesmo código Spark que você usa hoje. Você pode desenvolver usando ferramentas do cliente, como Snowflake Notebooks, Jupyter Notebooks e outras. Com o Snowpark Submit, você pode executar cargas de trabalho do Spark de forma não interativa e assíncrona diretamente na infraestrutura do Snowflake, usando a semântica familiar do Spark.

O Snowpark Connect para Spark e o Snowpark Submit estão em versão preliminar.

Para obter mais informações, consulte Execute cargas de trabalho do Spark no Snowflake com Snowpark Connect for Spark.