Conector de origen

Conector de Snowflake

Integración de Snowflake con bases de datos, warehouses y herramientas de BI

Plataforma de datos en la nube con storage y compute separados. Datrise captura entidades de Snowflake como bases de datos, esquemas, tablas, vistas, historial de consultas y warehouses, y luego entrega modelos normalizados y tipados para reporting en warehouse, atribución y flujos de IA.

La Snowflake SQL API v2 + JDBC/ODBC drivers se autentica con OAuth 2.0, JWT, service account, las cargas incrementales usan Snowflake Streams (METADATA$ACTION / METADATA$ISUPDATE) or a monotonic timestamp/sequence column, y el proveedor limita a No fixed requests-per-second API limit is published; MAX_CONCURRENCY_LEVEL defaults to 8 concurrent queries per warehouse cluster (a tunable, soft limit — extra queries queue rather than fail).

De los 6 objetos, 5 se sincronizan con upsert por clave primaria y 1 como flujos append-only, de modo que cada ejecución incremental solo mueve lo que cambió desde la última marca de agua. Cada objeto llega a su propia tabla (por ejemplo `snowflake_databases`) con el esquema derivado de la API de Snowflake, no de un CSV, en cualquiera de los 43 destinos soportados.

Datrise está en acceso anticipado: elige un destino abajo para ver el pipeline de Snowflake y únete a la lista de espera para recibir el conector con onboarding guiado.

Sincronización incrementalMapeo consciente del esquema43 destinos disponibles

Qué datos de Snowflake extrae Datrise

Cada objeto llega a su propia tabla tipada. El modo de sync se deriva del objeto: los objetos de historial se anexan, el resto se actualiza con upsert.

Objeto	Tabla de destino	Modo de sync
databases	snowflake_databases	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
schemas	snowflake_schemas	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
tables	snowflake_tables	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
views	snowflake_views	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at
query history	snowflake_query_history	Append incremental por marca de tiempo
warehouses	snowflake_warehouses	Upsert por clave primaria, incremental por updated-at

API de Snowflake: datos de configuración del conector

Verificado contra la documentación del proveedor el 2026-09-02. Los valores desconocidos se dejan en blanco, no se inventan.

API	Snowflake SQL API v2 + JDBC/ODBC drivers
Autenticación	OAuth 2.0, JWT, service account — The SQL API and drivers authenticate via key-pair JWT, OAuth bearer tokens, or Workload Identity Federation tokens for AWS/Azure/GCP service accounts.
Paginación	keyset — Ordinary SQL extraction pages via a keyset WHERE-clause watermark on a monotonic column; the SQL API v2 additionally retrieves numbered result partitions rather than a REST cursor.
Límite de peticiones	No fixed requests-per-second API limit is published; MAX_CONCURRENCY_LEVEL defaults to 8 concurrent queries per warehouse cluster (a tunable, soft limit — extra queries queue rather than fail)
Cursor incremental	Snowflake Streams (METADATA$ACTION / METADATA$ISUPDATE) or a monotonic timestamp/sequence column — A Stream's offset lives inside the source table's Time Travel history and goes stale once it falls outside DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS, forcing a full re-select.
Webhooks	No
Exportación masiva	Sí — COPY INTO <location> bulk unload to a stage
Detección de borrados	Sí — A Streams row shows METADATA$ACTION = 'DELETE' for removed rows, and for the delete half of an update pair

Referencia oficial de la API

Compara esto con todas las demás APIs documentadas

Destinos populares para Snowflake

Elige un destino abajo para abrir la página de pipeline lista para usar.

A
Airtable
Destino de hoja relacional para equipos de operaciones y go-to-market.
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A
Amazon Athena
SQL serverless sobre tablas del data lake en S3.
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A
Amazon DynamoDB
Base key-value y documental serverless en AWS.
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A
Amazon QuickSight
BI serverless en AWS con SPICE y analítica embebida.
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A
Amazon Redshift
Almacén a escala petabyte en AWS con Spectrum.
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A
Amazon S3 Data Lake
Zona de aterrizaje en object storage para parquet y snapshots.
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A
Apache Superset
BI open source para exploración SQL, gráficos y publicación de dashboards.
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A
Archivos CSV
Destino de archivos planos para exportaciones y compartición ligera.
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A
Azure Data Lake Storage
Almacenamiento ADLS Gen2 para cargas analíticas.
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Preguntas sobre el conector de Snowflake

¿Qué datos de Snowflake extrae el conector?: 6 objetos: databases, schemas, tables, views, query history y warehouses. Cada uno se carga en su propia tabla con tipos preservados; los objetos con historial (1: query history) se cargan como append-only.
¿La integración de Snowflake es incremental?: Sí. Tras la carga inicial completa, cada ejecución lee solo los registros cambiados desde la última marca de agua (updated-at o timestamp del evento) y aplica upsert o append según el objeto.
¿A dónde puedo cargar los datos de Snowflake?: A 43 destinos: bases de datos relacionales, warehouses, data lakes, hojas de cálculo y herramientas de BI. Cada par Snowflake → destino tiene su propia página con el mapeo de objetos a tablas.

Otras fuentes de

Otras fuentes de la misma categoría, cada una con su propia página de conector.

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