BREAKING & SPEC CHANGES
Snowflake公式ドキュメントから、既存機能への影響が大きい変更と新しく追加されたページをまとめています。
既存機能の動作、料金、設定方法に影響する可能性がある変更です。
影響大User Guide95行追加・6行削除2026-08-11
Automatic Clustering に Optima Clustering（次世代エンジン）と Clustering Classic（従来動作）の2バージョンが追加された。2026年9月1日以降に新たにクラスタリングされたテーブルは自動的に Optima Clustering が適用され、既存テーブルは Clustering Classic のまま維持される。Optima Clustering はコンピュート時間ではなくデータ取り込み量に基づく課金モデルを採用し、Clustering Classic から Optima Clustering への移行コマンドは存在しない。 影響: 2026年9月1日以降に新規クラスタリングキーを設定するテーブルは Optima Clustering（取り込み量課金）が強制適用されるため、既存のコスト試算を見直す必要がある。また Clustering Classic から Optima Clustering への移行手段はなく、既存クラスタリングテーブルの挙動は変わらない。
変更内容: 追加行に「breaking change」を検出 変更日の詳細
Snowflake公式サイトに新しく追加されたページです。既存機能の変更とは分けて掲載しています。
新規ページLoading & Unloading Data129行追加・0行削除2026-08-11
Workday Live Data Query (LDQ) for Snowflake は、ETLパイプラインやデータレプリケーションなしに、Snowflake から Workday のビジネスデータへリアルタイムで SQL アクセスできる統合機能です。現在 Workday 側は Early Adopter (EA)、Snowflake 側は Preview ステータスであり、利用にはアカウント担当者への申請が必要です。Snowflake Notebook 上の Python コネクタ（workday_ldq wheel）と JWT Bearer OAuth2 認証を介して Workday Unified Data Catalog に接続し、worker や job_profile などの人材・労働力データをオンデマンドで照会できます。
影響: WorkdayのHRデータをSnowflakeに取り込む従来のETL構築が不要になるため、ACCOUNTADMIN権限を持つSnowflake管理者とWorkday管理者が連携してセットアップすることで、人事・タレント分析やAIワークロードをほぼリアルタイムのデータで実行できるようになります。
変更内容: 新しいページを追加 変更日の詳細
新規ページLoading & Unloading Data274行追加・0行削除2026-08-11
このページは、Workday Live Data Query for Snowflake（Snowflake側はPreview段階）を使って、SnowflakeのNotebookからWorkdayデータにクエリする手順を説明している。具体的には、Snowsightで新規Notebookを作成し、外部アクセス統合（WORKDAY_LDQ_TEST_EAI）をアタッチしたうえで、Workday Python コネクター（workday_ldqパッケージ）をStageからインストールし、Snowflake Secretを使って秘密鍵を安全に取得・設定することで、WorkdayのLive DataをSnowflake側から直接クエリできる環境を構築する。
影響: SnowflakeのNotebook環境だけでWorkdayの人事・財務データにゼロコピーでリアルタイムアクセスできるため、ETL不要のデータ統合が可能になり、データ鮮度と運用コストの両面で大きな恩恵が見込まれる。
変更内容: 新しいページを追加 変更日の詳細
新規ページMigrations559行追加・0行削除2026-08-11
このページは、AIM DMV（AI-powered Migration Data Migration Validation）が必要とする権限を、Snowflake アカウント（移行先）とソースプラットフォームの2か所に分けて説明している。Snowflake 側では専用ロールに対して SNOWCONVERT_AI メタデータデータベース・ターゲットデータベース・ウェアハウスへの権限を付与し、オプションで外部ステージ・Iceberg テーブル・SPCS 向けの権限も必要となる。具体的な GRANT 文が提示されており、アカウント管理者やソース側 DBA と事前に共有して権限を準備するための参照ページとなっている。
影響: AIM DMV を使ったデータ移行・検証を開始する前に、Snowflake アカウント管理者とソース DB 管理者の両方にこのページの GRANT 文を共有し、必要な権限を事前に付与しておく必要がある。
変更内容: 新しいページを追加 変更日の詳細
新規ページLoading & Unloading Data196行追加・0行削除2026-08-11
このページは、Workday Live Data Query（LDQ）と Snowflake を接続するために必要な Snowflake オブジェクトをセットアップする手順を説明しています。具体的には、専用ロール（WORKDAY_LDQ_TEST_ROLE）とユーザーの作成、データベース・スキーマの作成、Python コネクタ（.whl ファイル）を格納するステージの用意、アウトバウンド通信用のネットワークルール、秘密鍵を保管するシークレット、および外部アクセス統合の構成が含まれます。本機能は Snowflake においては現在 Preview（プレビュー）段階であり、利用にはアカウント担当者へのアクセス申請が必要です。
影響: Workday のデータを Snowflake へコピーせずにリアルタイムクエリしたい場合、本手順に従って最小権限の専用ロール・ユーザーと接続オブジェクトを事前に構成することが Snowflake Notebook 作成の前提条件となる。
変更内容: 新しいページを追加 変更日の詳細
新規ページLoading & Unloading Data129行追加・0行削除2026-08-11
このページは、SnowflakeからWorkdayデータにアクセスする機能であるWorkday Live Data Query（LDQ）のセットアップ・利用時に発生する一般的なエラーのトラブルシューティングガイドです。HTTP 404/400/401、アクセストークン取得失敗、ModuleNotFoundError、シークレット取得エラーなど、具体的な症状・原因・修正方法を網羅しています。全アカウントで利用可能です。
影響: Workday LDQ の接続設定やノートブック環境で問題が発生した際に、DataServiceConfigの設定値（ポート番号・ISUユーザー名・クライアントIDなど）や外部アクセス統合（EAI）の設定を素早く特定・修正するための実務的な参照先となります。
変更内容: 新しいページを追加 変更日の詳細
新規ページLoading & Unloading Data82行追加・0行削除2026-08-11
このページは、Snowflake Workspaces に組み込まれた AIコーディングアシスタント Cortex Code を、Workday Live Data Query（LDQ） のノートブックから活用する方法を説明しています。前提として SNOWFLAKE.COPILOT_USER と SNOWFLAKE.CORTEX_USER の2つのデータベースロールを付与する必要があり、自然言語プロンプトによるクエリ生成・データ分析・可視化・デバッグ支援の具体的な使用例が紹介されています。なお、Workday LDQ は Workday 側で Early Adopter（EA）、Snowflake 側では Preview 段階の機能です。
影響: Workday の人事データを Snowflake 上でノートブック分析する際に、Cortex Code を使ってコード記述・デバッグ・インサイト抽出を自然言語で加速できるため、データエンジニアや HR アナリストの開発工数削減に直結する。
変更内容: 新しいページを追加 変更日の詳細