SNOWFLAKE DOCS DIFF
本日は Automatic Clustering の課金・動作モデル刷新 を筆頭に、Workday Live Data Query の統合ドキュメント群（新規5件）と AIM DMV の権限ページ新設が重なり、変更量・影響度ともに大きい日となった。領域としては「Loading & Unloading Data」と「Migrations」に新規ページが集中しており、ETL レス統合とデータ移行の強化という2つのトレンドが明確に読み取れる。2026年9月1日を境に Automatic Clustering の挙動が変わるため、既存ユーザーは直近でのコスト影響の再試算が急務である。
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。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-auto-reclustering+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-auto-reclustering@@ -2,4 +2,13 @@ Automatic Clustering is the Snowflake service that seamlessly and continually manages all reclustering, as needed, of clustered tables.+Automatic Clustering includes two versions:++- **Optima Clustering**: Snowflake's next-generation autonomous table optimization engine. Optima Clustering optimizes tables for query+ performance with zero manual maintenance and predictable, ingestion-based billing.+- **Clustering Classic**: The previous Automatic Clustering behavior. Clustering Classic continues to run for tables that are already+ clustered.++Starting September 1, 2026, newly clustered tables use Optima Clustering. Tables that are already clustered remain on Clustering Classic. You don't need to take any action for the rollout. This change isn't a breaking change: tables continue to see equivalent or+better clustering performance. Note that, after a clustered table is defined, reclustering does not necessarily start immediately. Snowflake only reclusters a clustered table if it will benefit from the@@ -8,4 +17,27 @@ If manual reclustering is still available in your account, Automatic Clustering might not be enabled yet for your account. For more details, see [](/user-guide/tables-clustering-manual). +<a id="label-optima-clustering"></a>++## Optima Clustering++Compared with Clustering Classic, Optima Clustering offers the following advantages:++- Faster time to cluster new data, which can improve query performance on clustered tables.+- A smart clustering algorithm that prioritizes clustering the data that matters most for query performance.+- Highly predictable billing based on data volume ingested, not compute hours. For details, see [](#label-optima-clustering-cost).++### Identifying Optima Clustering or Clustering Classic++To determine whether a table uses Optima Clustering or Clustering Classic, call+[](/sql-reference/functions/system_clustering_information).++To compare costs for each version over time, query the `VERSION` column in+[](/sql-reference/account-usage/automatic_clustering_history). The column value is `OPTIMA` or `CLASSIC`.++### Moving a table from Clustering Classic to Optima Clustering++Tables that are already clustered remain on Clustering Classic indefinitely. Changing the clustering key with an ALTER TABLE statement+doesn't move a table to Optima Clustering, and there is no migrate command.+ ## Benefits of Automatic Clustering @@ -29,4 +61,8 @@ You can suspend and resume Automatic Clustering for a clustered table at any time using ALTER TABLE ... SUSPEND / RESUME RECLUSTER. While Automatic Clustering is suspended for a table, the table is never automatically reclustered, regardless of its clustering state and, therefore, does not incur any related credit charges.++For Optima Clustering, suspending immediately stops billing for newly ingested data. When you resume clustering, Snowflake applies a catch-up cost for data ingested while+clustering was suspended. Using suspend and resume primarily to control costs is generally not cost-effective under Optima Clustering. If you want to stop paying for+clustering permanently, drop the clustering key instead. You can also drop the clustering key on a clustered table at any time, which prevents all future reclustering on the table.@@ -140,5 +176,40 @@ ## Automatic Clustering costs -The cost of enabling Automatic Clustering can be broken down into compute costs and storage costs.+Automatic Clustering costs depend on whether a table uses Optima Clustering or Clustering Classic. Both versions bill under the same Auto+Clustering service type.++<a id="label-optima-clustering-cost"></a>++### Optima Clustering costs++Optima Clustering bills based on the volume of data you ingest, not on serverless compute hours. Snowflake calculates the cost as:++```text+Clustering cost = GB ingested × 0.007 credits per GB × overlap factor+```++The overlap factor is a value between `0` and `1` that represents the proportion of ingested data that requires active clustering:++- If all ingested data requires active clustering, the overlap factor is `1`, and the cost is at most 0.007 credits per ingested GB.+- If the data is naturally well clustered on arrival, the overlap factor approaches `0`, and the cost approaches zero.++The overlap factor isn't shown as a separate rebate on your bill. Your bill shows Optima Clustering credits only.++Examples:++- Append-only workloads clustered by an ingestion timestamp (for example, hourly loads clustered by+ `TO_DATE(ingestion_time)`) typically have an overlap factor near `0` and little or no clustering charge.+- Updates that change clustering key values usually have an overlap factor of `1` and are billed at the full rate.+- Data that partially overlaps existing micro-partitions has an overlap factor between `0` and `1`.++As with Clustering Classic, changing a clustering key triggers a one-time clustering cost. For Optima Clustering, that one-time cost is+based on the existing table size at the time of the key change. Snowflake applies the Overlap Factor as if the whole table were newly+written data, so a small key change that doesn't require rewriting much data results in minimal charges.++<a id="label-clustering-classic-cost"></a>++### Clustering Classic costs++For Clustering Classic, the cost of enabling Automatic Clustering can be broken down into compute costs and storage costs. <dl>@@ -169,4 +240,7 @@ Your account is billed only for the actual credits consumed by automatic clustering operations on your clustered tables. +For Clustering Classic credit rates per compute-hour, refer to the "Serverless Feature Credit Table" in the+[Snowflake Service Consumption Table](https://www.snowflake.com/legal-files/CreditConsumptionTable.pdf).+ After enabling or resuming Automatic Clustering on a clustered table, if it has been a while since the table was reclustered, you may experience reclustering activity (and corresponding credit charges) as Snowflake brings the table to an optimally-clustered state. Once@@ -188,12 +262,11 @@ the compute cost of changing the cluster key of a table. +For Optima Clustering, the function supports estimates for one-time costs (for example, enabling clustering or changing a clustering key).+It doesn't yet return a maintenance cost estimate for Optima Clustering. Optima Clustering maintenance costs are bounded at a maximum of+0.007 credits per ingested GB.+ The cost estimates returned by the SYSTEM$ESTIMATE_AUTOMATIC_CLUSTERING_COSTS function are best efforts. The actual realized costs can vary by up to 100% (or, in rare cases, several times) from the estimated costs. ### Viewing Automatic Clustering cost--Automatic clustering consumes credits as it uses [serverless compute resources](#label-serverless-credit-usage) for the-automated background maintenance of each clustered table, including initial clustering and reclustering as needed. To learn how many-credits per compute-hour are consumed by automatic clustering, refer to the "Serverless Feature Credit Table" in the-[Snowflake Service Consumption Table](https://www.snowflake.com/legal-files/CreditConsumptionTable.pdf). Users with the proper privileges can view the cost of automatic clustering using %sf-web-interface-link% or SQL:@@ -215,4 +288,7 @@ - [](/sql-reference/functions/automatic_clustering_history) table function (in the [](/sql-reference/info-schema)). - [](/sql-reference/account-usage/automatic_clustering_history) (in [](/sql-reference/account-usage)).++ Both Optima Clustering and Clustering Classic appear under the Auto Clustering service type. Use the `VERSION` column in+ AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY to distinguish them (`OPTIMA` or `CLASSIC`). The following queries can be executed against t... (truncated)
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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クレジットレートと課金ライフサイクルに関する2つの新セクションが追加された。クレジットレートは「Serverless Feature Credit Table」のSNOWFLAKE_APP_RUNTIMEレートが適用され、CPU_X64_Sノード（3 vCPU / 13 GiB RAM）を使用し、リクエスト数やユーザー数ではなくノードの稼働時間に基づく課金であることが明記された。課金ライフサイクルはSPCSコンピュートプールと同じ仕組み（ACTIVE/IDLE/SUSPENDED各状態での費用発生）であることも追記され、コスト削減セクションでは「アプリは作成後に継続実行される」という重要な前提が補足されたほか、ALTER APPLICATION SERVICE ... RESUMEのリンク追加や各手順の説明が整理された。
影響: アイドル状態でもクレジットが消費されることが明示されたため、テストや一時利用のアプリは使用後に必ずSUSPENDまたはDROPする運用が必要になる。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-app-runtime/cost+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-app-runtime/cost@@ -25,8 +25,30 @@ </div> -All App Runtime apps in an account share Snowflake-managed compute. Credit+All apps in an account share a single Snowflake-managed compute pool. Credit usage is billed at the account level under the `SNOWFLAKE_APP_RUNTIME` service type, separate from your warehouses and other compute. Per-app cost attribution isn't available.++### Credit rate++App Runtime credits are charged per compute-hour at the rate listed in the+[Snowflake Service Consumption Table](https://www.snowflake.com/legal-files/CreditConsumptionTable.pdf)+under "Serverless Feature Credit Table" for the `SNOWFLAKE_APP_RUNTIME` service+type. The managed compute pool uses `CPU_X64_S` nodes (3 vCPU, 13 GiB RAM).+This rate reflects a discount relative to the equivalent self-managed SPCS+compute pool node rate.++You are not billed per request or per concurrent user — cost depends on how+long the underlying compute nodes run, regardless of whether your app is+handling traffic.++### Billing lifecycle++App Runtime billing follows the same lifecycle as SPCS compute pools. For+details on how costs accrue in each state (ACTIVE, IDLE, SUSPENDED), see+[Compute pool cost](/developer-guide/snowpark-container-services/accounts-orgs-usage-views#label-compute-pool-cost).++Apps left running while idle still accrue credits. If you deploy an app for+testing or occasional use, suspend it when not needed. <a id="label-snowflake-app-runtime-cost-metering-history"></a>@@ -81,15 +103,19 @@ ## Reduce App Runtime cost -App Runtime bills compute only while apps are running. To reduce cost:+App Runtime apps run continuously once created. An app that is deployed but+not actively used still consumes compute until it is suspended or dropped. To+control cost: - **Suspend idle apps.** Use [`ALTER APPLICATION SERVICE ... SUSPEND`](/sql-reference/sql/alter-application-service)- to stop billing compute for apps that aren't in active use.-- **Monitor app state.** Use- [](/developer-guide/snowflake-app-runtime/observability) to find apps stuck- in unexpected states that may still consume compute.+ to release compute for apps not in active use. Resume them with+ [`ALTER APPLICATION SERVICE ... RESUME`](/sql-reference/sql/alter-application-service)+ when needed. - **Drop unused apps.** Use [`DROP APPLICATION SERVICE`](/sql-reference/sql/drop-application-service)- to remove apps you no longer need.+ to permanently remove apps you no longer need.+- **Monitor app state.** Use+ [Observability for Snowflake App Runtime](/developer-guide/snowflake-app-runtime/observability)+ to find apps stuck in unexpected states that may still be consuming compute. ## See also
SYSTEM$CLUSTERING_INFORMATION 関数の説明に Automatic Clustering のバージョン情報（version フィールド）が追加された。返却値に version（CLASSIC または OPTIMA）が新設され、Optima Clustering を使用するテーブルでは total_constant_partition_count と partition_depth_histogram が利用不可である旨が明記された。あわせて自動再クラスタリングガイドへの参照リンクも追加されている。
影響: Optima Clustering を利用するテーブルでは一部フィールドが返されないため、これらフィールドを前提としたスクリプトや監視クエリは version フィールドで分岐処理するよう修正が必要になる。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/system_clustering_information+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/system_clustering_information@@ -10,5 +10,5 @@ # SYSTEM$CLUSTERING_INFORMATION -Returns clustering information, including average clustering depth, for a table based on one or more columns in the table.+Returns clustering information, including average clustering depth and Automatic Clustering version, for a table based on one or more columns in the table. <dl>@@ -17,4 +17,6 @@ [](/sql-reference/functions/system_clustering_depth)++[](/user-guide/tables-auto-reclustering) </dd>@@ -65,4 +67,9 @@ in a single function call. - The table name, column name, and expression are strings, and should be enclosed in single quotes.+- For tables that use Optima Clustering, the following fields aren't available:+ - `total_constant_partition_count`+ - `partition_depth_histogram`++ For more information about Optima Clustering, see [](/user-guide/tables-auto-reclustering#label-optima-clustering). ## Returns@@ -77,4 +84,15 @@ Columns in table used to return clustering information; can be any columns in the table.++</dd>+<dt>`version`</dt>+<dd>++Version of Automatic Clustering for the table:++- `CLASSIC`: Clustering Classic+- `OPTIMA`: Optima Clustering++For more information, see [](/user-guide/tables-auto-reclustering#label-optima-clustering). </dd>@@ -103,4 +121,6 @@ corresponding impact on performance. +This field isn't available for tables that use Optima Clustering.+ </dd> <dt>`average_overlaps`</dt>@@ -125,4 +145,6 @@ - `0` to `16` with increments of `1`. - For buckets larger than `16`, increments of twice the width of the previous bucket (e.g. `32`, `64`, `128`, ...).++This field isn't available for tables that use Optima Clustering. </dd>@@ -167,4 +189,5 @@ | { | | "cluster_by_keys" : "LINEAR(COL1, COL3)", |+| "version" : "CLASSIC", | | "total_partition_count" : 1156, | | "total_constant_partition_count" : 0, |
account()キーがDesktopでは機能しないCLI専用設定として明示的に追記された。具体的に「Desktopは設定を読み取るが強制適用しない（アカウント制限はCLI専用）」という注記が加わり、パーミッションパターン表のaccount(myorg-*)行にも同様の「CLI-only; Desktop reads but does not enforce」という説明が追記された。なお、テーブルの列幅フォーマットも整形されているが実質的な内容変更ではない。
影響: account()によるSnowflakeアカウント制限はDesktopでは無効であるため、組織ポリシーでアカウントアクセスを制御したい場合はCoCo CLIを使用する必要がある。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cortex-code-desktop/managed-settings+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cortex-code-desktop/managed-settings@@ -24,5 +24,5 @@ - `ui.hideDangerousOptions` (boolean): hide the dangerous-options UI. -The managed-settings schema is shared with CoCo CLI, but some CLI-only keys have no effect in Desktop: `required.minimumVersion` (Desktop has its own auto-update), `settings.forceSandboxEnabled` / `settings.forceSandboxMode`, `files.connectionsFile` / `files.mcpFile`, and `defaults.*`. For the complete schema and pattern reference, see [Managed settings (organization policy)](/user-guide/cortex-code/managed-settings).+The managed-settings schema is shared with CoCo CLI, but some CLI-only keys have no effect in Desktop: `required.minimumVersion` (Desktop has its own auto-update), `settings.forceSandboxEnabled` / `settings.forceSandboxMode`, `files.connectionsFile` / `files.mcpFile`, `defaults.*`, and `account()` (Desktop reads the setting but does not enforce it; account restrictions are CLI-only). For the complete schema and pattern reference, see [Managed settings (organization policy)](/user-guide/cortex-code/managed-settings). ## Permission patterns@@ -30,14 +30,14 @@ Patterns in `onlyAllow` and `deny` are either a bare tool name or `type(filter)`, where `filter` is a case-insensitive glob (`*` and `?`). For `bash`, the filter matches the first token of the command. -| Pattern | What it controls |-| ------------------------------------------------------ | ------------------------------------------ |-| `read`, `write`, `edit` | The file read, write, and edit tools |-| `bash` | All shell commands |-| `bash(git:*)`, `bash(dbt:*)` | Shell restricted to `git` / `dbt` commands |-| `bash(rm:*)`, `bash(curl:*)` | Specific commands (commonly denied) |-| `sql_execute` | SQL execution against Snowflake |-| `mcp(*)`, `mcp(https://*.acme.com/*)` | MCP servers, all or by URL glob |-| `skill(bundled:*)`, `skill(user:*)`, `skill(remote:*)` | Skills by source |-| `account(myorg-*)` | Snowflake accounts by name |+| Pattern | What it controls |+| ------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------- |+| `read`, `write`, `edit` | The file read, write, and edit tools |+| `bash` | All shell commands |+| `bash(git:*)`, `bash(dbt:*)` | Shell restricted to `git` / `dbt` commands |+| `bash(rm:*)`, `bash(curl:*)` | Specific commands (commonly denied) |+| `sql_execute` | SQL execution against Snowflake |+| `mcp(*)`, `mcp(https://*.acme.com/*)` | MCP servers, all or by URL glob |+| `skill(bundled:*)`, `skill(user:*)`, `skill(remote:*)` | Skills by source |+| `account(myorg-*)` | Snowflake accounts by name (CLI-only; Desktop reads but does not enforce this setting) | ## Examples
VERSIONカラムがAUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORYビューの列定義に追加された。このカラムは自動クラスタリングのバージョンを示し、CLASSIC（Clustering Classic）またはOPTIMA（Optima Clustering）のいずれかの値を持つ。またビューの概要説明にも、VERSIONカラムを使って両バージョンを区別できる旨の記載が追加された。
影響: 自動クラスタリングの使用状況を分析する際、VERSIONカラムでクレジット消費を「Clustering Classic」と「Optima Clustering」ごとに区別・集計できるようになるため、コスト分析や移行状況の把握に活用できる。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/organization-usage/automatic_clustering_history+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/organization-usage/automatic_clustering_history@@ -20,5 +20,6 @@ your organization's tables within a specified date range. The information returned by the function includes the credits consumed, bytes updated, and rows-updated each time a table is reclustered.+updated each time a table is reclustered. Use the VERSION column to distinguish+Optima Clustering (`OPTIMA`) from Clustering Classic (`CLASSIC`). ## Columns@@ -109,4 +110,12 @@ <td>Name of the database that contains the table.</td> </tr>+ <tr>+ <td>VERSION</td>+ <td>VARCHAR</td>+ <td>+ Version of Automatic Clustering that produced the credits: `CLASSIC` for Clustering Classic, or `OPTIMA` for Optima Clustering.+ For more information, see [](/user-guide/tables-auto-reclustering#label-optima-clustering).+ </td>+ </tr> </tbody>
VERSIONカラムがAUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORYビューに追加された。このカラム（VARCHAR型）は、クレジットを消費したAutomatic Clusteringのバージョンを示し、OPTIMA（Optima Clustering）またはCLASSIC（Clustering Classic）の値を持つ。またビューの説明文にも、VERSIONカラムを使って両バージョンを区別できる旨が追記された。
影響: クラスタリングコストの分析時に、VERSIONカラムでOptima ClusteringとClassic Clusteringのクレジット消費を個別に集計・比較できるようになる。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/account-usage/automatic_clustering_history+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/account-usage/automatic_clustering_history@@ -10,5 +10,5 @@ # AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY view -This Account Usage view can be used to query the [](/user-guide/tables-auto-reclustering) history. The information returned by the view includes the credits consumed, bytes updated, and rows updated each time a table is reclustered.+This Account Usage view can be used to query the [](/user-guide/tables-auto-reclustering) history. The information returned by the view includes the credits consumed, bytes updated, and rows updated each time a table is reclustered. Use the VERSION column to distinguish Optima Clustering (`OPTIMA`) from Clustering Classic (`CLASSIC`). ## Columns@@ -89,4 +89,12 @@ <td>Internal/system-generated identifier for the instance that the object belongs to.</td> </tr>+ <tr>+ <td>VERSION</td>+ <td>VARCHAR</td>+ <td>+ Version of Automatic Clustering that produced the credits: `CLASSIC` for Clustering Classic, or `OPTIMA` for Optima Clustering.+ For more information, see [](/user-guide/tables-auto-reclustering#label-optima-clustering).+ </td>+ </tr> </tbody>
プレビュー機能一覧に Workday Live Data Query for Snowflake が新規追加された。ETLやデータレプリケーションなしに、SnowflakeノートブックのPythonコネクタを通じてWorkdayのビジネスデータをリアルタイムにクエリできる機能で、提供開始は2026年8月、アクセス方法は「On Request（申請制）」となっている。 影響: Workdayユーザーはデータ統合コストを削減できる可能性があるが、現時点ではWorkdayアカウント担当者へのアクセス申請が必要であり、即時利用はできない。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/release-notes/preview-features+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/release-notes/preview-features@@ -79,4 +79,11 @@ <tbody> <tr>+ <td>Workday Live Data Query for Snowflake</td>+ <td>On Request</td>+ <td>August 2026</td>+ <td>[](/user-guide/data-integration/zero-copy/about-workday-ldq)</td>+ <td>Query Workday business data in real time from a Snowflake Notebook through a Python connector, with no ETL or data replication. In preview for Snowflake and Early Adopter for Workday; contact your Workday account representative to request access.</td>+ </tr>+ <tr> <td>Automations in %sf-intelligence%</td> <td>Open</td>
プロンプトインジェクション検出の説明が更新された。従来は「ツールコール内の間接インジェクションを含む悪意あるプロンプトを識別・ブロック」という簡潔な記述だったが、新しい説明では「各ツールの出力をスキャンして間接プロンプトインジェクションを検出・フラグ付けする」という具体的な動作に変更された。さらに、ベースモデルが持つ既知のプロンプトインジェクションおよびジェイルブレーク技術への組み込み保護と組み合わせることで、直接・間接両方の攻撃経路を多層防御（layered coverage）でブロックすると明記された。 影響: 実務上の動作仕様の変化ではなくドキュメントの説明強化であるが、ツール出力のスキャンという具体的な保護メカニズムが明示されたことで、エージェントやツール統合を設計するエンジニアがセキュリティ設計の根拠として活用しやすくなる。
変更内容: 本文を更新（4行追加・2行削除）
--- ahttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-ai-guardrails+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-ai-guardrails@@ -21,6 +21,8 @@ Cortex AI Guardrails provide the following protections: -- **Prompt injection detection**: Identifies and blocks attempts to override system instructions through- malicious prompts, including indirect prompt injections embedded in tool calls.+- **Prompt injection detection**: Scans each tool's outputs to detect and flag indirect+ prompt injections that attempt to override system instructions. Combined with the base model's+ built-in protections against known prompt injection and jailbreak techniques, this provides layered+ coverage to block direct and indirect attack paths. - **Jailbreak prevention**: Detects attempts to bypass the model's safety protocols and security boundaries. - **Zero-day style protection**: Uses advanced techniques to identify sophisticated, previously unknown
BCR バンドルのオプトイン・オプトアウト期間中、Snowflake はこの変更を週次バッチで適用するため、バンドルを有効化してもパラメータはすぐに更新されないことが明記された。即時反映またはこの BCR 適用を回避したい場合は、CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION をアカウントレベルで設定する必要があることが追記された。
影響: BCR バンドルを有効化してもクロスリージョン推論設定が即座に反映されないため、即時適用が必要な場合はアカウントレベルで CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION を手動設定する対応が必要になる。
変更内容: 本文を更新（5行追加・0行削除）
--- ahttps://docs.snowflake.com/en/release-notes/bcr-bundles/2026_06/bcr-2376+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/release-notes/bcr-bundles/2026_06/bcr-2376@@ -12,4 +12,9 @@ including [Cortex Code](/user-guide/cortex-code/cortex-code). All inference routing stays within your cloud provider. No data crosses to a different cloud provider.++During the opt-in and opt-out period for this bundle, Snowflake applies this+change in a weekly batch. Enabling the bundle doesn't+update the parameter immediately. To apply a value right away, or to stay+outside this BCR, set `CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION` at the account level. If you have already set any explicit value for `CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION`
「CoCo CLI」という記述が「CoCo」に修正され、Webサーチ機能の設定主体の呼称が変更された。また、「Agent Skills（agentskills.io）のサポートが近日公開予定」という告知文が削除された。 影響: 「Agent Skills」のサポート予定を示す記述が削除されたため、当該機能の提供時期や方針が不明となった点に注意が必要。
変更内容: 本文を更新（1行追加・3行削除）
--- ahttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cortex-code-snowsight+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cortex-code-snowsight@@ -181,5 +181,5 @@ ## Web search -An ACCOUNTADMIN role can configure CoCo CLI to search the web, and use the results in generating responses and+An ACCOUNTADMIN role can configure CoCo to search the web, and use the results in generating responses and planning tasks. To properly enable web search in an account, follow these steps: @@ -309,6 +309,4 @@ the root directory of your workspace for personalized instructions that apply to conversations with CoCo about your project. -Support for [Agent Skills](https://agentskills.io/) will be available soon.- ## Skills
「Security considerations」セクションが新たに追加された。Snowflake CLI の一部コマンドはプロジェクトディレクトリ（サブディレクトリを含む）内のコードを実行したり、リモートURLからコンテンツを取得・実行する場合があるため、信頼できるプロジェクト・パッケージ・SQLソースに対してのみコマンドを実行するよう注意を促す記述が追記された。 影響: サプライチェーン攻撃や悪意あるコードの実行リスクを念頭に、信頼できないソースに対して Snowflake CLI コマンドを実行しないよう運用ルールの見直しが求められる。
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/introduction/introduction+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/introduction/introduction@@ -62,2 +62,6 @@ Snowflake plans to continue enhancing %sf-cli% to provide developers a robust tool for leveraging all of the SnowSQL capabilities in a new open source CLI.++## Security considerations++Some %sf-cli% commands execute code from your project directory, including subdirectories, or fetch and execute content from remote URLs. Only run %sf-cli% commands on projects, packages, and SQL sources you trust.
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/command-reference/native-apps-commands/bundle-app+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/command-reference/native-apps-commands/bundle-app@@ -173,4 +173,7 @@ - It executes those Python files in the sandboxed environment. - It collects all decorated functions from those files.++The Snowpark processor executes Python files from your project directory, including subdirectories. Only use `snow app bundle`, `snow app deploy`, and `snow app diff` with projects and Python files you trust.+ - With the collected information, %sf-cli% generates the necessary SQL statements and adds them to the setup script whose location is specified in your `manifest.yaml` file.
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/migrations/aim-for-datawarehouses/data-migration-validation/overview+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/migrations/aim-for-datawarehouses/data-migration-validation/overview@@ -29,5 +29,5 @@ Before you use AIM DMV, make sure the following are in place: -- **Snowflake access**: Connections for the Orchestrator and Workers in your Snowflake `config.toml` or `connections.toml`, using a role that can create the `SNOWCONVERT_AI` database and its objects.+- **Snowflake access**: Connections for the Orchestrator and Workers in your Snowflake `config.toml` or `connections.toml`, using a role that can create the `SNOWCONVERT_AI` database and its objects. See [Required privileges](./required-privileges) for the full list of grants that role needs. - **Source connectivity**: Platform-specific drivers on Workers. See the per-platform pages under [Data migration](./data-migration) and [Data validation](./data-validation). - **Hybrid Tables**: On bootstrap, AIM DMV probes whether Hybrid Tables are enabled and available in your Snowflake account and region. When they are, `SNOWCONVERT_AI` metadata objects (for example the task queue) are created as Hybrid Tables. When they are not, AIM DMV falls back to standard tables instead. Workflows still run in both cases, but metadata operations are slower without Hybrid Tables. Review [Hybrid Tables](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-hybrid) and [Hybrid Tables limitations](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-hybrid-limitations).@@ -57,4 +57,5 @@ - [Data migration](./data-migration) - [Data validation](./data-validation)+- [Required privileges](./required-privileges) - [The SNOWCONVERT_AI database](./snowconvert-ai-database) - [Deploying workers](./deploy-workers)
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/sql/execute-sql+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/sql/execute-sql@@ -275,4 +275,6 @@ - Evaluates variable substitutions and templates. - Reads the contents of all nested files to ensure that no recursion occurs.++`snow sql` can execute SQL from remote URLs. Only execute SQL from sources you trust. When the variables and templates are resolved and no recursion is detected, the command sends the code to Snowflake for execution.
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/native-apps/bundle-app+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/native-apps/bundle-app@@ -147,4 +147,6 @@ While the Snowpark decorators in %sf-cli% work the same as regular Snowpark Python decorators, you should be aware of the following differences when writing Python code files specifically for a %native-app%: +The Snowpark processor executes Python files from your project directory, including subdirectories. Only use `snow app bundle`, `snow app deploy`, and `snow app diff` with projects and Python files you trust.+ - You can't use any `Session` objects in these files, as %sf-cli% executes these Python files in a sandbox environment with no connection to Snowflake. As a result, any reference of a Snowpark `Session` results in an error. - You can use only the `@udf`, `@sproc`, `@udaf` and `@udtf` Snowpark Python decorators.
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/dcm-projects/dcm-projects-supported-entities+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/dcm-projects/dcm-projects-supported-entities@@ -327,4 +327,6 @@ ### Share +Available to all accounts.+ %dcm% supports defining shares, which lets you manage the share object and all `GRANT` statements on it declaratively, controlling which objects are exposed to the share. All share properties supported by
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/automatic_clustering_history+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/automatic_clustering_history@@ -13,5 +13,5 @@ credits consumed, bytes updated, and rows updated each time a table is reclustered. -This function is generally deprecated in favor of the+This function does not include Optima Clustering data and is deprecated in favor of the [ACCOUNT_USAGE.AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY view](/sql-reference/account-usage/automatic_clustering_history), which provides a more complete data set and supports longer date ranges.
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cortex-code-cli+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cortex-code-cli@@ -69,5 +69,5 @@ Type natural-language requests (such as "find tables with PII tags" or "generate a Streamlit app for SALES_MART.REVENUE") and CoCo attempts to fulfill the request by orchestrating Snowflake-native skills and any-MCP tools you have configured. For more information on configuring MCP tools, see [](#extensibility-mcp).+MCP tools you have configured. For more information on configuring MCP tools, see [MCP (Model Context Protocol)](extensibility#extensibility-mcp). As it works on your request, CoCo CLI displays its reasoning steps and actions in the terminal. From time to
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/native-apps/project-definitions+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/native-apps/project-definitions@@ -166,4 +166,6 @@ These scripts are invoked by commands that create or update an entity. For example, running the `snow app deploy` command executes these scripts after creating or updating a package. They are also executed by `snow app run` if the application instance is not being directly installed from a version or release directive. +Post-deploy scripts execute SQL from your project directory and can access subdirectories of the current working directory. Only run `snow app deploy` and `snow app run` with projects and SQL scripts you trust.+ You can also use templates in the post-deploy SQL scripts as well, as shown in the following sample script content:
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cli-reference+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code/cli-reference@@ -76,5 +76,5 @@ | `cortex mcp remove <server_name>` | Remove server | -See [](#extensibility-mcp) for details.+See [MCP (Model Context Protocol)](extensibility#extensibility-mcp) for details. ## Interactive mode
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--- ahttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/snowpark/build+++ bhttps://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowflake-cli/snowpark/build@@ -9,4 +9,6 @@ The `snow snowpark build` command builds the Snowpark project as one or more `.zip` archive files that can be used by the `deploy` command. The cp,,amd builds the archives using only the `src` directory specified in the project file.++`snow snowpark build` executes code from packages in your `requirements.txt` as part of the build process. Only build projects and dependencies you trust. ```snowcli
| セクション | S | A | N | B | C | 計 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Snowflake CLI | 0 | 0 | 0 | 1 | 5 | 6 |
| Loading & Unloading Data | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 |
| Cortex Code | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 4 |
| User Guide | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 |
| Migrations | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 2 |
| SQL Functions | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 2 |
| Release Notes | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 2 |
| Developer Guide | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| Organization Usage | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| Account Usage | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| Snowflake Cortex (AI & ML) | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |