Snowflake sépare le stockage et le calcul, ce qui change la façon de concevoir une plateforme data. Ces huit fonctionnalités font gagner du temps aux équipes et maîtrisent les coûts, à condition de les connaître.
Charge automatiquement les fichiers dès leur arrivée dans un stage (S3, Azure Blob, GCS), sans warehouse à gérer.
Exemple
CREATE PIPE pipe_commandes AUTO_INGEST = TRUE AS
COPY INTO raw.commandes
FROM @stage_commandes
FILE_FORMAT = (TYPE = 'CSV' SKIP_HEADER = 1);
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Streams & Tasks
Capturer les changements, automatiser
Un stream enregistre les insertions, mises à jour et suppressions d’une table ; une task exécute du SQL planifié, ici seulement s’il y a du nouveau.
Exemple
CREATE STREAM st_commandes ON TABLE raw.commandes;
CREATE TASK tk_commandes
WAREHOUSE = wh_etl
SCHEDULE = '15 MINUTE'
WHEN SYSTEM$STREAM_HAS_DATA('st_commandes')
AS
INSERT INTO dwh.commandes
SELECT id_commande, statut FROM st_commandes;
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Secure Data Sharing
Partager des données sans les copier
Donne à un autre compte Snowflake un accès en lecture à des objets choisis, sans export ni duplication : les données restent à jour.
Exemple
CREATE SHARE partage_ventes;
GRANT USAGE ON DATABASE ventes TO SHARE partage_ventes;
GRANT USAGE ON SCHEMA ventes.public TO SHARE partage_ventes;
GRANT SELECT ON TABLE ventes.public.ventes_mensuelles TO SHARE partage_ventes;
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Snowpark
Python, Java et Scala près des données
API de type DataFrame dont les traitements s’exécutent dans Snowflake : les données ne quittent pas la plateforme.
Exemple
from snowflake.snowpark.functions import col
df = session.table("commandes")
df.filter(col("statut") == "livree").group_by("pays").count().show()
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Cortex AI
Fonctions d’IA directement en SQL
Fonctions de LLM managées (sentiment, résumé, traduction, complétion) appelées en SQL. La disponibilité des modèles dépend de la région du compte.
Exemple
SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT(commentaire)
FROM avis_clients;
Fiche mémo
L’essentiel en un coup d’œil
À garder sous la main : agrandissez-la, puis gardez ces points en tête.