Snowflake 開源pg_lake 與Iceberg 集成引領數據湖倉新時代！

Snowflake Labs發布pg_lake：讓PostgreSQL變身數據湖倉系統開源pg_lake，將數據湖屋與 PostgresSQL集成點擊輸入圖片描述（最多30字）Snowflake 發布了新的開源互作性功能，包括 pg_lake 擴展和擴展的 Apache Iceberg 和 dbt 支持，使公司更直接地定位在開放數據湖倉一體生態系統中。同時推出 Snowflake Intelligence，使用自然語言查詢企業數據。1.Snowflake IntelligenceSnowflake 宣布全面推出 Snowflake Intelligence，該平臺使不同技能水平的員工能夠使用自然語言查詢企業數據。該系統自動解釋業務語義，生成 SQL 查詢，并提供標有“綠色盾牌”的經過驗證的輸出，以指示經過認證的數據源。在測試期間，已有超過 1,000 名客戶使用該平臺，部署了超過 15,000 個 AI 代理。Snowflake Intelligence 集成了來自 Anthropic 和 OpenAI 的模型，并支持多模態數據合成，以幫助組織不僅了解正在發生的事情，還幫助組織了解原因。正如 Cortex AI 代理主管 Jeff Hollan 所說：“這不僅僅是為了獲取基本信息，而是為了了解為什么會出現一種趨勢。該平臺的代理功能允許自動作，同時在整個過程中強制執行企業治理規則?！拔覀兠刻於紝Ｗ⒂诖_保 Snowflake 受到信任，并確保我們的客戶可以將他們的數據委托給我們，”產品執行副總裁 Christian Kleinerman 說。為了支持開發人員，Snowflake 已全面推出 Cortex Agents，并通過模型上下文協議服務器引入了安全集成。工作區現在支持 Git 和 Visual Studio Code，而 Snowflake 上的 dbt 項目已正式發布，可用于端到端工作流管理。2.開源項目pg_lake在重要的開源步驟中，Snowflake 引入了完全托管的 PostgreSQL 引擎，并發布了開源的 pg_lake 擴展。該擴展使 PostgreSQL 能夠直接讀取和寫入 Apache Iceberg 表，而無需提取-轉換-加載步驟，從而創建了打開湖屋的直接接口。Snowflake Labs近日推出開源項目pg_lake，通過將Apache Iceberg數據表格式與數據湖文件直接集成到PostgreSQL中，實現了傳統關系型數據庫向湖倉一體架構的演進。該項目允許用戶在PostgreSQL環境中直接創建和修改Iceberg表，并通過標準SQL查詢存儲在S3等對象存儲中的Parquet、CSV等多種數據格式，同時支持將查詢結果導出到外部存儲系統。其架構采用模塊化設計，在PostgreSQL擴展基礎上引入pgduck_server組件，利用DuckDB的高性能查詢引擎處理外部數據，形成可交互的協同計算體系。這一技術突破顯著降低了企業構建統一數據平臺的門檻，使PostgreSQL在保持事務處理優勢的同時，獲得了跨云數據湖的聯邦查詢能力，為混合數據架構提供了新的實現路徑。其優勢包括：改Iceberg表時提供完整事務保證；多格式兼容，可查詢Parquet、CSV、JSON、Delta及地理空間文件（如GeoJSON）；無縫集成；通過COPY命令導出查詢結果至對象存儲（如S3），或從外部數據源推斷表結構。pg_lake 擴展由Crunchy Data開發，2025年6月被Snowflake以2.5億美元收購。使用pg_lake ，可以使用標準 SQL 查詢、管理和寫入 Iceberg 表。在今年早些時候加入 Snowflake 之前，Crunchy Data 花了數年時間開發其企業級倉庫產品的基礎。pg_lake支撐了 Crunchy Bridge for Analytics，它為 Postgres 引入了新的分析功能pg_lake，后來成為 Crunchy Data Warehouse。在 Apache 許可下開源相同的功能，以便更廣泛的 Postgres 社區受益。采用Apache許可證，開源后3天獲超1000個Star。據悉，通過開源這項技術，Snowflake期望達到三大目標：建立標準：幫助創建一個強大、開放的標準，以實現更統一的 Postgres，使整個生態系統受益。為開發人員提供支持：現代應用程序和 AI 需要運維和分析能力的結合。借助pg_lake ，Postgres 社區將能夠解鎖新的用例并加速創新。提交到 Postgres：Snowflake 堅定地致力于 Postgres 的成功。此版本證明了我們致力于突破世界上最受歡迎的開源數據庫的可能性界限。?據湖倉一體生態

Snowflake 發布了新的開源互作性功能，包括 pg_lake 擴展和擴展的 Apache Iceberg 和 dbt 支持，使公司更直接地定位在開放數據湖倉一體生態系統中。同時推出 Snowflake Intelligence，使用自然語言查詢企業數據。

1.Snowflake Intelligence

Snowflake 宣布全面推出 Snowflake Intelligence，該平臺使不同技能水平的員工能夠使用自然語言查詢企業數據。該系統自動解釋業務語義，生成 SQL 查詢，并提供標有“綠色盾牌”的經過驗證的輸出，以指示經過認證的數據源。在測試期間，已有超過 1,000 名客戶使用該平臺，部署了超過 15,000 個 AI 代理。

Snowflake Intelligence 集成了來自 Anthropic 和 OpenAI 的模型，并支持多模態數據合成，以幫助組織不僅了解正在發生的事情，還幫助組織了解原因。正如 Cortex AI 代理主管 Jeff Hollan 所說：“這不僅僅是為了獲取基本信息，而是為了了解為什么會出現一種趨勢。

該平臺的代理功能允許自動作，同時在整個過程中強制執行企業治理規則?！拔覀兠刻於紝Ｗ⒂诖_保 Snowflake 受到信任，并確保我們的客戶可以將他們的數據委托給我們，”產品執行副總裁 Christian Kleinerman 說。

為了支持開發人員，Snowflake 已全面推出 Cortex Agents，并通過模型上下文協議服務器引入了安全集成。

工作區現在支持 Git 和 Visual Studio Code，而 Snowflake 上的 dbt 項目已正式發布，可用于端到端工作流管理。

2.開源項目pg_lake

在重要的開源步驟中，Snowflake 引入了完全托管的 PostgreSQL 引擎，并發布了開源的 pg_lake 擴展。該擴展使 PostgreSQL 能夠直接讀取和寫入 Apache Iceberg 表，而無需提取-轉換-加載步驟，從而創建了打開湖屋的直接接口。

Snowflake Labs近日推出開源項目pg_lake，通過將Apache Iceberg數據表格式與數據湖文件直接集成到PostgreSQL中，實現了傳統關系型數據庫向湖倉一體架構的演進。

該項目允許用戶在PostgreSQL環境中直接創建和修改Iceberg表，并通過標準SQL查詢存儲在S3等對象存儲中的Parquet、CSV等多種數據格式，同時支持將查詢結果導出到外部存儲系統。

其架構采用模塊化設計，在PostgreSQL擴展基礎上引入pgduck_server組件，利用DuckDB的高性能查詢引擎處理外部數據，形成可交互的協同計算體系。這一技術突破顯著降低了企業構建統一數據平臺的門檻，使PostgreSQL在保持事務處理優勢的同時，獲得了跨云數據湖的聯邦查詢能力，為混合數據架構提供了新的實現路徑。

其優勢包括：改Iceberg表時提供完整事務保證；多格式兼容，可查詢Parquet、CSV、JSON、Delta及地理空間文件（如GeoJSON）；無縫集成；通過COPY命令導出查詢結果至對象存儲（如S3），或從外部數據源推斷表結構。

pg_lake 擴展由Crunchy Data開發，2025年6月被Snowflake以2.5億美元收購。使用pg_lake ，可以使用標準 SQL 查詢、管理和寫入 Iceberg 表。在今年早些時候加入 Snowflake 之前，Crunchy Data 花了數年時間開發其企業級倉庫產品的基礎。pg_lake支撐了 Crunchy Bridge for Analytics，它為 Postgres 引入了新的分析功能pg_lake，后來成為 Crunchy Data Warehouse。

在 Apache 許可下開源相同的功能，以便更廣泛的 Postgres 社區受益。采用Apache許可證，開源后3天獲超1000個Star。

據悉，通過開源這項技術，Snowflake期望達到三大目標：

建立標準：幫助創建一個強大、開放的標準，以實現更統一的 Postgres，使整個生態系統受益。

為開發人員提供支持：現代應用程序和 AI 需要運維和分析能力的結合。借助pg_lake ，Postgres 社區將能夠解鎖新的用例并加速創新。

提交到 Postgres：Snowflake 堅定地致力于 Postgres 的成功。此版本證明了我們致力于突破世界上最受歡迎的開源數據庫的可能性界限。