30ページ目。データ基盤・DWHの公式リリースノートと公式ブログを3718件掲載。最新は2026年10月5日のSnowflake「Snowflake、ロール付与でWITH GRANT OPTIONを利用可能に」。新機能、仕様変更、運用影響を確認できます。

2026年10月5日(月)

Snowflake / リリースノート / 2026/10/05 / 重要Snowflake、ロール付与でWITH GRANT OPTIONを利用可能に

• ロールの再付与権限を委任可能
• 再付与権限だけの取り消しに対応
• ユーザーへの直接付与は対象外

Oct 5, 2026: WITH GRANT OPTION for role grantsSnowflake 公式リリースノートで原文を確認 ↗

Snowflake / リリースノート / 2026/10/05 / 通常Snowflake、既存の組織ユーザーの種類変更に対応

• ALTER ORGANIZATION USERで既存ユーザーのTYPEをPERSONまたはSERVICEへ変更可能
• TYPEを解除すると既定のPERSONとなり、取り込み先の通常アカウント内の対応ユーザーにも種類の変更を反映
• 変更前に、関連するユーザーの認証方法が変更後の種類で利用できるか確認が必要

Oct 5, 2026: Change the type of an organization userSnowflake 公式リリースノートで原文を確認 ↗

Snowflake / 公式ブログ / 2026/10/05 / 通常Snowflakeが広告向けAI Gatewayをプレビュー提供

• Meta・TikTok向けの統制されたMCP接続をCortex Agentsと組み合わせ、広告運用を支援
• ライブの配信・カタログ・診断情報と、Snowflake内の取引・在庫・共通KPIを結び付ける
• エージェントの提案理由・証跡・承認を共有記録に残し、担当者の許可とポリシーの範囲で操作

Building a Governed Path for AI Agents in AdvertisingSnowflake 公式ブログで原文を確認 ↗

Snowflake / 公式ブログ / 2026/10/05 / 通常Snowflakeが集計を持つDynamic Tablesの増分更新を最適化

• 対象の集計では保存済みの値と変更行を使い、影響したグループ全体の再計算を減らす
• GROUP BYが定義の最上位にある構成へ自動適用し、上に結合やUNIONがある場合は対象外
• 最大値の削除など既存値から復元できない場合は必要なグループを再計算し、結果の正しさを維持

Dynamic Tables with Aggregates Just Got More Price-PerformantSnowflake 公式ブログで原文を確認 ↗

Databricks / 公式ブログ / 2026/10/05 / 通常Databricks、REGISTER・UNREGISTER APIでカタログ間のデータ移管を支援

• データをコピーせずカタログの管理権を移管
• UNREGISTERで旧管理を解除し新側へ登録
• Unity Catalogでの利用はプライベートプレビュー

Unlocking Data Portability: Preventing Catalog Lock-in with REGISTER and UNREGISTER APIsDatabricks 公式ブログで原文を確認 ↗

Databricks / リリースノート / 2026/10/05 / 通常Genie Oneのスキル共有、Unity Gatewayによる統制に対応

• Genie Oneで作成したスキルを公開し、チームと共有するBeta機能
• 共有したスキルをUnity Gatewayで統制
• アクセスにはスキルを保存するカタログとスキーマの標準Unity Catalog権限を使用

Share and govern Genie One skills with Unity Gateway (Beta)Databricks Documentationで原文を確認 ↗

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/05 / 通常BigQuery、gemini-embedding-2を一般提供

• 長い文字列や多言語・非構造化データの埋め込みに対応するgemini-embedding-2を一般提供
• テキスト・画像・音声・動画・PDFの組み合わせをサポート
• AI.EMBED・AI.SIMILARITY・AI.GENERATE_EMBEDDINGから利用可能

The gemini-embedding-2 model works well for embedding long strings, including multilingual and unstructured data. It supports a mix of text, images, audio, video, and PDF files. You can use this model in the AI.EMBED , AI.SIMILARITY , and AI.GENERATE_EMBEDDING functions. This model is generally available .Google BigQuery 公式リリースノートで原文を確認 ↗

Google BigQuery / リリースノート / 2026/10/05 / 通常BigQuery、Icebergテーブルの柔軟な列名を一般提供

• Icebergの外部テーブルとマネージドテーブルで柔軟な列名を既定でサポートし、一般提供
• 英語以外の文字や追加の記号を列名に使用可能
• legacy SQLには非対応で、GoogleSQLを使用

Iceberg external tables and Iceberg managed tables now support flexible column names by default. This feature is generally available (GA).Google BigQuery 公式リリースノートで原文を確認 ↗

ClickHouse / 公式ブログ / 2026/10/05 / 通常ClickHouse Cloudの実行ファイルUDFを3クラウドで一般提供

• AWS・GCP・AzureでUDFを一般提供し、Pythonに加えコンパイル済みのRust・Go・C++・JavaScriptを利用
• 外部通信・プロセスのメモリ制限・決定的処理フラグと、Cloud API・Terraformでの管理を追加
• 26.6以降でクエリ単位のUDF費用指標を記録し、別料金ではなくサービスのCPU・メモリを消費

Executable UDFs are now generally available on ClickHouse CloudClickHouse 公式ブログで原文を確認 ↗

MotherDuck / DuckDB / 公式ブログ / 2026/10/05 / 通常DuckDB、Javaテーブル関数によるMongoDBデータ取り込み事例を紹介

• MongoDB上で遅くなった分析画面を、同じサーバーのDuckDBへ移行する利用者事例
• 一年分のデータ取り込み方法を比較し、純Javaのテーブル関数を採用
• 匿名化・縮小した約48万件のデータとコードを公開。長い文字列を含む24項目で取り込み性能を検証

Importing Data using Java Table FunctionsMotherDuck / DuckDB 公式ブログで原文を確認 ↗