Snowflake Update Oktober 2026: Postgres-Spiegelung, PERIOD-Datentyp, Semantic Studio und neue KI-Modelle

Snowflake liefert fast täglich etwas Neues aus, daher ist schwer zu erkennen, was wirklich zählt. Dieser Überblick umfasst die Releases von Mitte September bis zum 16. Oktober 2026, mit den Funktionen für Analysten und Analytics Engineers zuerst. Snowflakes großes Jahresevent EXPEDITION 2026 findet online vom 3. bis 5. November (Amerika) und vom 4. bis 6. November (andere Regionen) statt, dann sind weitere Neuigkeiten zu Agenten zu erwarten.

Postgres-Spiegelung ist GA

Läuft Ihre Anwendung auf Snowflake Postgres, können ihre Tabellen jetzt fortlaufend für Analysen nach Snowflake gespiegelt werden. Einfügungen, Änderungen, Löschungen und Schemaänderungen werden übernommen, neue Tabellen in einem gespiegelten Schema automatisch erfasst, und laut Snowflake sind Änderungen innerhalb von Sekunden sichtbar. Im Hintergrund liest eine Postgres-Erweiterung (pg_lake) die logische Replikation und schreibt Apache-Iceberg-Tabellen, die mit Serverless-Rechenleistung angewendet werden.

CALL SNOWFLAKE.POSTGRES.CREATE_MIRROR(
    mirror_name       => 'data_mirror',
    postgres_instance => 'my-pg',
    postgres_database => 'postgres',
    target_database   => 'MIRRORTOSNOWFLAKE',
    postgres_tables   => NULL,
    postgres_schemas  => ['public'],
    refresh_interval  => '1 minute',
    warehouse         => NULL
);

Jede gespiegelte Tabelle hat eine Sicht $live mit den neuesten Daten und einen Feed $changes mit sieben Tagen Historie. Das funktioniert auf AWS und Azure, wo Snowflake Postgres verfügbar ist. Für Analysten bedeutet das: App-Daten mit einfachem SQL abfragen, ohne das Engineering um einen nächtlichen Export zu bitten.

PERIOD: ein echter Datentyp für Datumsbereiche

Verträge, Abonnements, Beschäftigungen, Preisgültigkeiten, Buchungen: Sehr viele Geschäftsdaten sind Bereiche mit einem Anfang und einem Ende. Snowflake hat jetzt genau dafür einen PERIOD-Typ. Bereiche sind halboffen: Der Anfang gehört dazu, das Ende nicht. Aufeinanderfolgende Zeiträume überschneiden sich also nie versehentlich.

CREATE OR REPLACE TABLE employment_windows (
  employee_id   INTEGER,
  active_period PERIOD(DATE)
);

INSERT INTO employment_windows VALUES
  (1, PERIOD(DATE) '[2020-01-15, 2023-06-30)'),
  (2, PERIOD_CONSTRUCT(DATE '2022-09-01', DATE '2024-01-01'));

-- Wer war am 1. Januar 2023 beschäftigt?
SELECT employee_id
FROM employment_windows
WHERE PERIOD_CONTAINS(active_period, DATE '2023-01-01');

Semantic Studio ist GA

Semantische Sichten beschreiben Ihr Geschäft so, dass eine KI damit arbeiten kann: Tabellen, Beziehungen, Fakten, Dimensionen und Kennzahlen, dazu Synonyme und geprüfte Beispielfragen. Semantic Studio in den Snowsight Workspaces ist jetzt der Ort, um sie zu bauen. Sie schreiben eine semantische Sicht als YAML, sehen eine Diff-Vorschau und stellen sie bereit, optional mit Git-Branches und Reviews. Der Assistent Semantic View Autopilot kann mit SQL-Abfragen, einer YAML-Spezifikation oder einer vorhandenen Tableau- oder Power-BI-Datei starten, und der integrierte Assistent kann eine falsche Agentenantwort bis zu der Definition zurückverfolgen, die sie verursacht hat.

Ebenfalls neu: DEFINE SEMANTIC VIEW in DCM Projects ist GA (30. September), sodass semantische Sichten in denselben Bereitstellungsprojekten leben können wie Ihre Tabellen.

Cortex-Agenten: Codeausführung und ein SDK

Cortex Agents planen eine Aufgabe, rufen Werkzeuge auf und antworten innerhalb der Governance von Snowflake. Zwei Neuerungen in diesem Monat:

• Werkzeug zur Codeausführung (GA, 5. Oktober): Agenten können Python in einer isolierten Sandbox für Berechnungen und Datenverarbeitung ausführen, neben Cortex Analyst (SQL aus Fragen) und Cortex Search (Dokumente).
• Cortex Agent SDK (öffentliche Vorschau, 13. Oktober): Agenten aus Ihrem eigenen Code bauen und ausführen.

Rund um diese Neuerungen: Horizon Context (Vorschau) bringt Geschäftskontext in Snowflakes Governance-Katalog, Agentic Marketplace Discovery ist in der öffentlichen Vorschau, und die Dokumenterstellung in Snowflake CoWork ist seit dem 14. Oktober GA.

Neue KI-Modelle in Cortex

Ende September kam außerdem ein Antwort-Cache für die KI-Funktionen von Cortex, der Kosten senken kann, wenn dieselben Prompts wiederholt laufen, etwa in einem geplanten Klassifizierungsjob. Einen Vergleich Modell für Modell finden Sie unter die besten KI-Modelle im Oktober 2026 und in unserer Erklärung zu Claude Haiku 5.5.

Kleinere Änderungen, die Sie kennen sollten

• Apache Iceberg v3: Tabellen-Upgrades und Ausdrucks-Standardwerte sind GA (16. Oktober). Aktualisieren Sie nur, wenn jede Engine, die die Tabelle liest, v3 unterstützt, denn ein Downgrade gibt es nicht. Mehr dazu in Iceberg v3 erklärt.
• Partition Evolution für Iceberg ist GA, und Snowpipe Streaming kann partitionierte Iceberg-Tabellen schreiben.
• Dynamic Tables aktualisieren nach einem Failover weiter inkrementell, und die inkrementelle Aktualisierung unterstützt jetzt VALUES-Klauseln und nicht deterministische Aggregate.
• Lineage bleibt über temporäre Tabellen und Sichten erhalten und umfasst jetzt Storage Integrations, externe Tabellen und Cortex-Search-Dienste.
• Die Zero-Copy-Integration mit Workday Data Cloud ist GA, und stabile ausgehende IP-Adressen sind auf Azure GA.

Halten Sie den Snowflake-SQL-Spickzettel griffbereit, und wenn Sie neu sind, beginnen Sie mit dem Einstieg in Snowflake.

Quellen: Snowflakes Release Notes und Feature-Updates (bis 16. Oktober 2026), der Snowflake-Blogbeitrag „Data Mirroring Is GA“ (15. Oktober 2026), Snowflakes Dokumentation zum PERIOD-Datentyp und zu Semantic Studio sowie die Pressemitteilung zu EXPEDITION 2026 (5. Oktober 2026).

Alessandro Ecclesie AgazziGeschrieben von Alessandro Ecclesie Agazzi, Analytics Engineer in London. Aktualisiert am 17 Oktober 2026. Über mich