07-08 de junho de 2023 — Notas de versão 7.19 (com mudanças de comportamento)¶

Procedimentos anônimos — Disponibilidade geral¶

Com esta versão, temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral de suporte para a criação de procedimentos anônimos. Um procedimento anônimo é semelhante a um procedimento armazenado, mas não é armazenado para uso posterior.

Você pode criar um procedimento anônimo usando a sintaxe WITH…CALL. Com este comando, ambos criam um procedimento anônimo definido por parâmetros na cláusula WITH e chamam esse procedimento. Você não precisa ter uma função com privilégios do esquema CREATE PROCEDURE para este comando.

Como ler arquivos com uma função Java ou manipulador de procedimento — Disponibilidade geral¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar a disponibilidade geral de suporte à leitura de arquivos preparados com um UDF ou código do manipulador de procedimento escrito em Java.

Para obter mais informações, consulte Como ler um arquivo com uma UDF de Java e Como ler um arquivo com procedimento Java.

Como ler arquivos com uma função Scala ou manipulador de procedimento — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar a versão preliminar do suporte à leitura de arquivos preparados com um UDF ou código do manipulador de procedimento escrito em Scala.

Para obter mais informações, consulte Como ler um arquivo com uma UDF de Scala e Como ler um arquivo com um procedimento Scala.

Como ler arquivos com uma função ou procedimento Python — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar uma versão preliminar do suporte à Python para leitura de arquivos com a classe SnowflakeFile.

SnowflakeFile é uma nova classe no módulo snowflake.snowpark.files que fornece acesso dinâmico de leitura para arquivos em um estágio interno ou externo. Com SnowflakeFile, você pode transmitir arquivos para realizar tarefas como ler dados não estruturados ou usar seu próprio modelo de aprendizado de máquina em uma função definida pelo usuário (UDF), função de tabela definida pelo usuário (UDTF) ou procedimento armazenado.

Para obter mais informações, consulte:

• Como ler um arquivo de um manipulador UDF Python

• Como ler arquivos de uma UDF com a API do Snowpark

• Como ler um arquivo de um manipulador de procedimento armazenado Python

• Como ler arquivos de um procedimento armazenado com a API do Snowpark

Detecção de esquema para JSON e CSV — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar uma versão preliminar do recurso de detecção de esquema para JSON e CSV. O recurso de detecção de esquema usa a função INFER_SCHEMA para detectar automaticamente o esquema em um conjunto de arquivos de dados preparados e recuperar as definições de coluna. A função INFER_SCHEMA geralmente disponível se aplica aos arquivos Apache Parquet, Apache Avro e ORC. Esta função de versão preliminar expande o suporte para incluir arquivos JSON e CSV.

Para obter mais informações, consulte Detecção de definições de colunas em arquivos de dados semiestruturados preparados.

Evolução do esquema da tabela — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar uma versão preliminar do recurso de evolução do esquema da tabela. A estrutura das tabelas no Snowflake pode agora evoluir automaticamente para oferecer suporte à estrutura de novos dados recebidos das fontes de dados. Snowflake permite adicionar novas colunas ou descartar a restrição NOT NULL de colunas ausentes em novos arquivos de dados e oferece suporte para descartar colunas ou alterar o tipo de dados, comprimento ou precisão de colunas existentes.

Para habilitar a evolução do esquema da tabela, você pode definir o parâmetro ENABLE_SCHEMA_EVOLUTION como TRUE quando você cria ou altera uma tabela.

Para obter mais informações, consulte Evolução do esquema da tabela.

Suporte para Python 3.9 no Snowpark, UDFs e procedimentos armazenados — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar o suporte para Python 3.9 no Snowpark Python, UDFs Python e procedimentos armazenados Python como um recurso de versão preliminar para todas as contas.

Para obter mais informações, consulte:

• Configuração do seu ambiente de desenvolvimento para o Snowpark Python

• Introdução a UDFs de Python

• Como escrever procedimentos armazenados em Python

UDFs, UDTFs e procedimentos armazenados passam argumentos por nome¶

Ao chamar uma UDF, UDTF ou procedimento armazenado, agora você pode passar argumentos por nome, além de por posição.

Por exemplo, suponha que você criou uma UDF com a seguinte instrução:

CREATE OR REPLACE FUNCTION add_numbers (n1 NUMBER, n2 NUMBER)
  RETURNS NUMBER
  AS 'n1 + n2';

Para passar os argumentos por nome, especifique o nome do argumento seguido de => e o valor do argumento. Por exemplo:

SELECT add_numbers(n1 => 10, n2 => 5);

Você pode passar os argumentos em qualquer ordem:

SELECT add_numbers(n2 => 5, n1 => 10);

Para obter mais informações, consulte:

• Como chamar uma UDF

• Chamada de um procedimento armazenado

Se houver várias funções ou procedimentos com o mesmo nome, o mesmo número de argumentos e diferentes tipos de dados para os argumentos, você poderá especificar os nomes dos argumentos na chamada para indicar qual função ou procedimento deve ser executado. Os nomes dos argumentos especificados na chamada têm precedência sobre as posições dos argumentos. Para obter mais informações, consulte Sobrecarga de procedimentos e funções.

Por fim, as seguintes funções internas oferecem suporte à passagem de argumentos por nome:

• CHECK_XML

• PARSE_XML

• ROUND

Trabalhe com os próximos recursos de ML do Snowflake¶

Esta versão apresenta um novo esquema, «ML», para o banco de dados Snowflake, juntamente com uma função de banco de dados ML_USER SNOWFLAKE, que é concedida à função PUBLIC em todas as contas Snowflake contendo um banco de dados SNOWFLAKE compartilhado.

Para obter mais informações, consulte:

• O esquema ML no banco de dados SNOWFLAKE

• Funções de banco de dados SNOWFLAKE

O esquema, as funções e os privilégios oferecem suporte aos recursos que serão disponibilizados em versão preliminar pública no Snowflake Summit 2023.

Exibição ACCOUNTS (Uso da organização) — Versão preliminar¶

Neste lançamento, temos o prazer de anunciar a versão preliminar da exibição ACCOUNTS no esquema ORGANIZATION_USAGE. A exibição ACCOUNTS permite que um administrador da organização obtenha detalhes sobre as contas de uma organização, incluindo contas excluídas no último ano.

Para obter mais informações, consulte Exibição ACCOUNTS.

Novas organizações só têm acesso ao Snowsight¶

A partir de 30 de maio de 2023, as novas organizações do Snowflake terão acesso apenas ao Snowsight e não terão mais acesso ao console clássico.

Para obter mais informações, consulte Sobre a atualização do Snowsight.