Actualización de Snowflake de octubre de 2026: réplica de Postgres, tipo PERIOD, Semantic Studio y nuevos modelos de IA

Snowflake publica algo casi a diario, así que cuesta ver qué importa de verdad. Este resumen cubre las versiones de mediados de septiembre al 16 de octubre de 2026, empezando por las funciones más útiles para analistas y analytics engineers. El gran evento anual de Snowflake, EXPEDITION 2026, se celebrará en línea del 3 al 5 de noviembre (América) y del 4 al 6 de noviembre (otras regiones), así que habrá más novedades sobre agentes.

La réplica de Postgres está disponible

Si tu aplicación funciona sobre Snowflake Postgres, sus tablas ya se pueden replicar de forma continua en Snowflake para el análisis. Inserciones, actualizaciones, borrados y cambios de esquema se trasladan, las tablas nuevas de un esquema replicado se incorporan solas, y Snowflake asegura que los cambios se ven en segundos. Por debajo, una extensión de Postgres (pg_lake) lee la replicación lógica y escribe tablas Apache Iceberg, aplicadas con cómputo sin servidor.

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
);

Cada tabla replicada tiene una vista $live con los datos más recientes y un flujo $changes con siete días de historial. Funciona en AWS y Azure, donde Snowflake Postgres está disponible. Para quien analiza datos, significa consultar con SQL sencillo los datos de la aplicación sin pedir a ingeniería una extracción nocturna.

PERIOD: un tipo de datos de verdad para rangos de fechas

Contratos, suscripciones, empleos, vigencia de precios, reservas: muchísimos datos de negocio son rangos con un inicio y un fin. Snowflake tiene ahora un tipo PERIOD precisamente para eso. Los rangos son semiabiertos: el inicio se incluye y el fin no, de modo que dos periodos consecutivos nunca se solapan por accidente.

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'));

-- ¿Quién tenía contrato el 1 de enero de 2023?
SELECT employee_id
FROM employment_windows
WHERE PERIOD_CONTAINS(active_period, DATE '2023-01-01');

Semantic Studio está disponible

Las vistas semánticas describen tu negocio en términos que una IA puede usar: tablas, relaciones, hechos, dimensiones y métricas, además de sinónimos y preguntas de ejemplo verificadas. Semantic Studio, dentro de los Workspaces de Snowsight, es ahora el lugar para crearlas. Escribes una vista semántica en YAML, previsualizas las diferencias y la despliegas, con ramas y revisiones de Git opcionales. El asistente Semantic View Autopilot puede partir de consultas SQL, de una especificación YAML o de un archivo de Tableau o Power BI existente, y el asistente integrado puede rastrear una respuesta errónea de un agente hasta la definición que la causó.

También es nuevo: DEFINE SEMANTIC VIEW en DCM Projects está disponible (30 de septiembre), así que las vistas semánticas pueden vivir en los mismos proyectos de despliegue que tus tablas.

Agentes de Cortex: ejecución de código y un SDK

Los Cortex Agents planifican una tarea, llaman a herramientas y responden dentro del gobierno de Snowflake. Dos novedades este mes:

• Herramienta de ejecución de código (disponible, 5 de octubre): los agentes pueden ejecutar Python en un entorno aislado para cálculos y procesamiento de datos, junto a Cortex Analyst (SQL a partir de preguntas) y Cortex Search (documentos).
• Cortex Agent SDK (versión preliminar pública, 13 de octubre): crea y ejecuta agentes desde tu propio código.

Alrededor de esto: Horizon Context (versión preliminar) lleva el contexto de negocio al catálogo de gobierno de Snowflake, Agentic Marketplace Discovery está en versión preliminar pública y la generación de documentos en Snowflake CoWork está disponible desde el 14 de octubre.

Nuevos modelos de IA en Cortex

A finales de septiembre llegó también la caché de respuestas para las funciones de IA de Cortex, que puede reducir costes cuando los mismos prompts se ejecutan una y otra vez, por ejemplo en un trabajo de clasificación programado. Para una comparación modelo a modelo, lee los mejores modelos de IA de octubre de 2026 y nuestra explicación de Claude Haiku 5.5.

Cambios menores que conviene conocer

• Apache Iceberg v3: la actualización de tablas y los valores predeterminados con expresiones están disponibles (16 de octubre). Actualiza solo cuando todos los motores que leen la tabla admitan la v3, porque no hay vuelta atrás. Más en Iceberg v3 explicado.
• La evolución de particiones de Iceberg está disponible, y Snowpipe Streaming puede escribir tablas Iceberg particionadas.
• Las tablas dinámicas siguen actualizándose de forma incremental tras una conmutación por error, y la actualización incremental admite ahora cláusulas VALUES y agregados no deterministas.
• El linaje se conserva a través de tablas y vistas temporales, y ahora cubre integraciones de almacenamiento, tablas externas y servicios de Cortex Search.
• La integración sin copia con Workday Data Cloud está disponible, y las direcciones IP de salida estables están disponibles en Azure.

Ten a mano la chuleta de SQL de Snowflake y, si estás empezando, comienza por primeros pasos con Snowflake.

Fuentes: las notas de versión y actualizaciones de funciones de Snowflake (hasta el 16 de octubre de 2026), la entrada del blog de Snowflake «Data Mirroring Is GA» (15 de octubre de 2026), la documentación de Snowflake sobre el tipo PERIOD y Semantic Studio, y el comunicado de prensa de EXPEDITION 2026 (5 de octubre de 2026).

Alessandro Ecclesie AgazziEscrito por Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer en Londres. Actualizado el 17 de octubre de 2026. Sobre mí