Aggiornamento di Snowflake di ottobre 2026: mirroring da Postgres, tipo PERIOD, Semantic Studio e nuovi modelli AI

Snowflake rilascia qualcosa quasi ogni giorno, e così è difficile capire cosa conta davvero. Questo riepilogo copre i rilasci da metà settembre al 16 ottobre 2026, mettendo per prime le funzioni più utili ad analisti e analytics engineer. Il grande evento annuale di Snowflake, EXPEDITION 2026, si terrà online dal 3 al 5 novembre (Americhe) e dal 4 al 6 novembre (altre regioni): aspettati altre novità sugli agenti.

Il mirroring da Postgres è GA

Se la tua applicazione gira su Snowflake Postgres, ora le sue tabelle possono essere replicate continuamente in Snowflake per l'analisi. Inserimenti, modifiche, cancellazioni e cambi di schema vengono riportati, le nuove tabelle in uno schema replicato vengono aggiunte da sole, e Snowflake dichiara che le modifiche sono visibili in pochi secondi. Dietro le quinte, un'estensione di Postgres (pg_lake) legge la replica logica e scrive tabelle Apache Iceberg, applicate con calcolo serverless.

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
);

Ogni tabella replicata ha una vista $live con i dati più recenti e un feed $changes con sette giorni di storico. Funziona su AWS e Azure dove Snowflake Postgres è disponibile. Per chi analizza i dati significa poter interrogare con semplice SQL i dati dell'app senza chiedere all'engineering un estratto notturno.

PERIOD: un vero tipo di dato per gli intervalli di date

Contratti, abbonamenti, rapporti di lavoro, validità dei prezzi, prenotazioni: tantissimi dati di business sono intervalli con un inizio e una fine. Snowflake ora ha un tipo PERIOD proprio per questo. Gli intervalli sono semiaperti: l'inizio è incluso e la fine no, quindi periodi consecutivi non si sovrappongono mai per errore.

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'));

-- Chi era assunto il 1° gennaio 2023?
SELECT employee_id
FROM employment_windows
WHERE PERIOD_CONTAINS(active_period, DATE '2023-01-01');

Semantic Studio è GA

Le semantic view descrivono il tuo business in termini che un'AI può usare: tabelle, relazioni, fatti, dimensioni e metriche, più sinonimi e domande di esempio verificate. Semantic Studio, dentro i Workspaces di Snowsight, è ora il posto dove costruirle. Scrivi una semantic view in YAML, vedi l'anteprima delle differenze e la pubblichi, con branch e revisioni Git opzionali. La procedura guidata Semantic View Autopilot può partire da query SQL, da una specifica YAML o da un file Tableau o Power BI esistente, e l'assistente integrato può ricondurre una risposta sbagliata di un agente alla definizione che l'ha causata.

Novità anche qui: DEFINE SEMANTIC VIEW nei DCM Projects è GA (30 settembre), quindi le semantic view possono vivere negli stessi progetti di deployment delle tue tabelle.

Agenti Cortex: esecuzione di codice e un SDK

I Cortex Agent pianificano un compito, chiamano strumenti e rispondono all'interno della governance di Snowflake. Due novità questo mese:

• Strumento di esecuzione del codice (GA, 5 ottobre): gli agenti possono eseguire Python in un ambiente isolato per calcoli ed elaborazione dei dati, accanto a Cortex Analyst (SQL dalle domande) e Cortex Search (documenti).
• Cortex Agent SDK (anteprima pubblica, 13 ottobre): crea ed esegui agenti dal tuo codice.

Intorno a questi: Horizon Context (anteprima) porta il contesto di business nel catalogo di governance di Snowflake, Agentic Marketplace Discovery è in anteprima pubblica, e la generazione di documenti in Snowflake CoWork è diventata GA il 14 ottobre.

Nuovi modelli AI in Cortex

A fine settembre è arrivata anche la cache delle risposte per le funzioni AI di Cortex, che può ridurre i costi quando gli stessi prompt vengono eseguiti più volte, per esempio in un job di classificazione pianificato. Per un confronto modello per modello, leggi i migliori modelli AI di ottobre 2026 e la nostra guida a Claude Haiku 5.5.

Piccole novità da conoscere

• Apache Iceberg v3: l'upgrade delle tabelle e i valori di default con espressioni sono GA (16 ottobre). Fai l'upgrade solo quando ogni motore che legge la tabella supporta la v3, perché non si torna indietro. Approfondisci in Iceberg v3 spiegato.
• La partition evolution di Iceberg è GA, e Snowpipe Streaming può scrivere tabelle Iceberg partizionate.
• Le dynamic table continuano ad aggiornarsi in modo incrementale dopo un failover, e il refresh incrementale ora supporta le clausole VALUES e le aggregazioni non deterministiche.
• Il lineage si conserva attraverso tabelle e viste temporanee, e ora copre storage integration, tabelle esterne e servizi Cortex Search.
• L'integrazione zero-copy con Workday Data Cloud è GA, e gli indirizzi IP di uscita stabili sono GA su Azure.

Tieni a portata di mano il cheat sheet di Snowflake SQL, e se sei agli inizi parti da come iniziare con Snowflake.

Fonti: note di rilascio e aggiornamenti delle funzionalità di Snowflake (fino al 16 ottobre 2026), il post del blog di Snowflake "Data Mirroring Is GA" (15 ottobre 2026), la documentazione di Snowflake sul tipo PERIOD e su Semantic Studio, e il comunicato stampa su EXPEDITION 2026 (5 ottobre 2026).

Alessandro Ecclesie AgazziScritto da Alessandro Ecclesie Agazzi, analytics engineer a Londra. Aggiornato il 17 ottobre 2026. Chi sono