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Cloud-Lager

Verbinden Schneeflocke zu Excel, Google Sheets, KI und REST

Cloud-Data-Warehouse für Analysen und Streaming-Exporte. Abfragen Sie es mit demselben schreibgeschützten SQL, das Sie auch für Postgres verwenden – und verbinden Sie es mit einer Business-API in einer einzigen Anweisung.

Kostenlos starten 13 Reiseziele

Eine Verbindung, jede Oberfläche

Wohin Ihre Snowflake-Daten gelangen können

Schneeflocke Live-Tische • Nur lesbar
Verbundabfragen + jeder andere Anschluss · eine SQL-Abfrage über verschiedene Quellen hinweg · jeder Plan
Netzwerk-Agent
  • 1 ausgehende Verbindung
  • 0 eingehende Ports
  • Schreibgeschützt · Anmeldeinformationen bleiben erhalten

läuft auf

Query Streams liest Snowflake-Data-Warehouses als Live-SQL aus Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, KI-Assistenten über MCP und einem REST-Endpunkt. Drei Anmeldemethoden werden unterstützt: Passwort, RSA-Schlüsselpaar und programmatisches Zugriffstoken. Dies ist wichtig, da Snowflake-Konten mit aktivierter Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) keine Passwörter aus unbeaufsichtigten Prozessen verwenden können. Data-Warehouse, Rolle und Schema lassen sich pro Verbindung festlegen, sodass eine Reporting-Verbindung auf ein kleines Data-Warehouse und eine schreibgeschützte Rolle beschränkt werden kann und diese Beschränkung beibehält.

  1. Für Ihr Team, Ihre Lieferanten und Partner

  2. Snowflake nach Excel Microsoft Excel · Excel-Add-in

    Live-Ergebnisse von Snowflake direkt in ein Arbeitsblatt importieren und bei Bedarf aktualisieren – Desktop-Excel, Excel Online, Microsoft 365.

    Schneeflocken-Leitfaden

  3. Finanzdatenanalyse: Live-Datenbankabfragen in Excel und Google Sheets Tabellen-Add-on

    Führen Sie eine gespeicherte Snowflake-Abfrage aus der Seitenleiste aus und ziehen Sie die Zeilen in das Tabellenblatt. Gemeinsame Mitarbeiter können es selbst aktualisieren.

    Schneeflocken-Leitfaden

  4. Frag Nova nach Snowflake Nova AI · Text zu SQL

    Stellen Sie Ihre Frage in einfachem Englisch. Nova kennt Ihre Snowflake-Tabellen bereits, schreibt und führt die SQL-Abfrage aus, erklärt die Antwort und stellt sie grafisch dar – Sie müssen keine Abfrage schreiben und keine Zugangsdaten angeben.

    So funktioniert Nova

  5. Snowflake zu Datenbetrachter Ergebnispräsentation · Team, Lieferanten, Partner · Smartphone, Tablet, Desktop

    Teilen Sie ein Live-Ergebnis von Snowflake mit beliebigen Personen – Kollegen, Lieferanten, Partnern – als Lesezeichen speichernde Tabelle, die beim Öffnen auf einem Smartphone, Tablet oder Desktop-Computer immer neu angezeigt wird. Die Empfänger sehen die Ergebnisse, niemals die SQL-Abfrage oder die Zugangsdaten.

    So funktioniert der Datenbetrachter
  6. Für Apps und Systeme

  7. Snowflake REST-API HTTP-Endpunkt

    Veröffentlichen Sie eine Snowflake-Abfrage als authentifizierten JSON-Endpunkt, den jede Anwendung aufrufen kann, mit einer OpenAPI 3.1-Spezifikation und vorgefertigten Sammlungen für Postman, Insomnia und Hoppscotch. Es wird kein Datenbankport geöffnet.

    Schneeflocken-Leitfaden

  8. Snowflake zu Power BI Power Query M

    Fügen Sie die generierte Power Query M in den Power BI Advanced Editor ein, und der Bericht liest Live-Snowflake-Ergebnisse über HTTPS – ohne ODBC-Treiber und ohne geöffneten Datenbankport.

    So funktioniert Power BI

  9. Snowflake zu Airtable Automatisierungsplattform

    Synchronisieren Sie Snowflake-Zeilen zeitgesteuert mit einer Airtable-Basis oder rufen Sie sie innerhalb eines Airtable-Automatisierungsskripts ab.

    Schneeflocken-Leitfaden

  10. Snowflake nach Baserow Automatisierungsplattform

    Eine Baserow-Tabelle wird über den REST-Endpunkt von Snowflake gespeist – entweder selbst gehostet oder in der Baserow-Cloud.

    Schneeflocken-Leitfaden

  11. Schneeflocke zum Sitztisch Automatisierungsplattform

    Halten Sie eine SeaTable-Basis mit Snowflake-Daten auf dem neuesten Stand, ohne eine Datei zu exportieren oder die Datenbank preiszugeben.

    Schneeflocken-Leitfaden

  12. Snowflake zu Smartsheet Automatisierungsplattform

    Die Snowflake-Ergebnisse werden in ein Smartsheet-Raster übertragen, sodass Pläne und Berichte aus dem Quellsystem und nicht aus dem Export der letzten Woche gelesen werden.

    Schneeflocken-Leitfaden

  13. Vom Schneeflocken zum Amboss Anvil Works · App-Plattform

    Eine Anvil Python-App mit Snowflake über den REST-Endpunkt absichern, anstatt Datenbankzugangsdaten in die App einzubetten.

    Schneeflocken-Leitfaden
  14. Für KI-Tools

  15. Snowflake MCP-Server Claude-, Cursor- und MCP-Clients

    Gewähren Sie einem KI-Assistenten Lesezugriff auf Snowflake mit dem Schema, das er benötigt, um korrektes SQL zu schreiben – keine Anmeldeinformationen im Chat.

    Schneeflocken-Leitfaden
  16. An Personen geliefert

  17. Schneeflockenwarnungen und -berichte Slack · Discord · E-Mail · Webhook

    Richten Sie eine Snowflake-Abfrage ein und lassen Sie die Zeilen an Slack, Discord, per E-Mail oder über einen signierten Webhook zustellen – oder halten Sie die Nachricht zurück, bis eine bestimmte Zeilenanzahl, ein Schwellenwert oder eine prozentuale Änderung den von Ihnen festgelegten Wert überschreitet.

    So funktionieren Benachrichtigungen und Berichte

So funktioniert es

5 Schritte, keine Änderung der eingehenden Firewall

01

Installieren Sie den Netzwerkagenten an einem beliebigen Ort mit ausgehendem HTTPS – Snowflake wird über das Internet erreicht, daher kann es sich um eine kleine, ständig eingeschaltete Box handeln.

02

Geben Sie die Konto-ID, optional die Region und die Datenbank ein. Warehouse, Schema und Rolle sind optional; lassen Sie diese Felder leer, gelten die Snowflake-Standardeinstellungen.

03

Wählen Sie die Authentifizierungsmethode: Passwort, RSA-Schlüsselpaar oder programmatisches Zugriffstoken. Falls für das Konto MFA erforderlich ist, verwenden Sie eine der beiden letztgenannten Methoden.

04

Wählen Sie die Datenbanken und Schemas aus, die Sie offenlegen möchten. Der Agent liest Tabellen, Spalten, Primärschlüssel und Fremdschlüssel, sodass der Abfrage-Generator aussagekräftige Namen und Join-Vorschläge liefern kann.

05

Schreiben Sie schreibgeschütztes SQL oder lassen Sie Nova es schreiben. Lesen Sie die gespeicherte Abfrage aus Excel, Google Sheets, Power BI, MCP oder REST.

Funktionsanalyse

Was Snowflake Ihnen bietet

Drei Authentifizierungsmethoden, darunter die beiden, die auch nach der Multi-Faktor-Authentifizierung bestehen bleiben.

Die erzwungene Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) ist die übliche Hürde, auf die ein automatisiertes Reporting-Tool bei Snowflake stößt, da niemand zur Genehmigung einer Push-Benachrichtigung zur Verfügung steht. Zwei der drei Methoden sind genau für diesen Zweck konzipiert.

  • Passwort – Der einfachste Fall betrifft Konten ohne erzwungene Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA). Ist 2FA erforderlich, gibt der Verbindungstest dies in klaren Worten an und verweist auf Alternativen, anstatt einen Treiberfehler auszugeben.
  • Schlüsselpaar-RSA — die übliche Empfehlung für eine Serviceverbindung. Fügen Sie den privaten Schlüssel ein oder verweisen Sie auf eine Schlüsseldatei auf dem Agenten; ein verschlüsselter Schlüssel mit einer Passphrase wird akzeptiert.
  • Programmatisches Zugriffstoken — Snowflakes eigenes Token für genau diese Art von Anrufer.
  • Die Rolle ist Teil der Verbindung, daher kann die meldende Verbindung eine Rolle tragen, die nur lesen kann, unabhängig davon, was Ihr eigener Login kann.
  • Das Lager ist auch Teil des Zusammenhangs. — Punktmeldung an einem kleinen Lagerhaus und bleibt auf dem kleinen Lagerhaus.

Entdeckung, die den ersten fehlenden Blick nicht aufgibt

Snowflakes INFORMATION_SCHEMA ist nicht einheitlich lesbar: Welche Teile eine Rolle sehen kann, hängt von den Berechtigungen ab, die sie besitzt, und wichtige Metadaten sind oft das Erste, was fehlt.

  • Datenbanken, Schemas, Tabellen und Spalten werden aus INFORMATION_SCHEMA in Batches gelesen, anstatt für jede Tabelle einen Roundtrip durchzuführen.
  • Wenn die Ansicht zur Schlüsselverwendung für Ihre Rolle nicht lesbar ist, greift der Agent auf SHOW PRIMARY KEYS und SHOW IMPORTED KEYS pro Tabelle parallel zurück, sodass Beziehungen weiterhin im Abfrage-Generator angezeigt werden.
  • Spaltengenauigkeit und Skalierung bleiben beim Import in den Katalog erhalten, so dass beispielsweise NUMBER(12,2) als eins beschrieben wird.

Bei föderierten Joins wird das Schema und nicht die Datenbank verwendet.

Das ist der Punkt, den viele falsch verstehen. Ihre Snowflake-Datenbank ist an die Verbindung selbst gebunden, daher ist bei einer quellenübergreifenden Abfrage der mittlere Teil eines dreiteiligen Namens das Snowflake-Schema – üblicherweise PUBLIC.

-- warehouse ist die Verbindung, PUBLIC ist das Snowflake-Schema. SELECT c.region, SUM(o.total) AS revenue FROM warehouse.PUBLIC.orders o JOIN pg_crm.public.customers c ON c.id = o.customer_id GROUP BY c.region

Wird von jedem Datenbank-Connector gemeinsam genutzt.

Gilt für jeden Datenbank-Connector.

  • Nur ausgehend Der Agent öffnet eine einzige verschlüsselte Verbindung zu Query Streams. Es wird kein eingehender Port weitergeleitet, kein VPN verwendet, keine IP-Zulassungsliste verwendet und Ihre Datenbank wird nicht im Internet offengelegt.
  • Die Zugangsdaten bleiben erhalten. — Benutzername und Passwort der Datenbank befinden sich auf dem Rechner, auf dem der Agent installiert wurde. Query Streams empfängt diese Daten nicht und kann daher nicht selbstständig auf Ihre Datenbank zugreifen.
  • Schreibgeschützt, erzwungen — Nur eine Anweisung gleichzeitig, ausschließlich SELECT und ähnliche Optionen. Ein Schreibvorgang wird auf Ihrem Rechner abgelehnt, bevor er an den Server gesendet wird, anstatt sich auf eine von jemandem gesetzte Berechtigung zu verlassen.
  • Setzen Sie beliebig viele Agenten ein. — eine pro Standort, Region oder Cloud. Alle sichtbaren Datenquellen werden in einem einzigen Dropdown-Menü angezeigt, sodass niemand wissen muss, welcher Agent welche Daten hostet.

Was Sie erhalten, sobald eine Abfrage gespeichert wurde

  • Teilen Sie die Funktionalität, nicht die SQL-Anweisung. — Ein Kollege oder ein externer Partner kann Ihre Abfrage ausführen und deren Filter ändern, ohne jemals die dahinterstehende Anweisung zu sehen.
  • Filter aus beiden Richtungen — Deklarieren Sie sie selbst als @Variablen oder lassen Sie den Konnektor die bereits in Ihrer WHERE-Klausel vorhandenen Literalwerte erkennen und diese als Dropdown-Listen anbieten.
  • Lesen Sie es von überall aus — Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, die REST-API, KI-Assistenten über MCP, der Query Builder und Nova lesen alle dieselbe gespeicherte Abfrage.
  • Mehrere gleichzeitig ausführen — fünf gespeicherte Abfragen in fünf Tabellenblattregisterkarten, die gleichzeitig abgearbeitet werden, unabhängig von der Größe der Ergebnisse.
  • Verbinde es mit allem anderen, was du verbunden hast. — eine andere Datenbank, eine Business-API oder einen Ordner mit Dateien in einer einzigen schreibgeschützten Anweisung.

Quellübergreifendes SQL

Verbinden Sie Snowflake mit Ihren übrigen Daten.

Eine einzige Anweisung kann Snowflake und Ihre anderen Verbindungen gleichzeitig umfassen. Jede Quelle führt nur den von ihr bearbeitbaren Teil aus, streamt das Ergebnis zurück, und die Zusammenführung erfolgt zentral – die Quellen kommunizieren nie miteinander, und es werden keine Kopien an andere Stellen angefertigt.

3 Verbindungen · 3 Agenten

Schneeflocke Cloud-Lager
PostgreSQL Relationale Maschine
Streifen Zahlungen & Rechnungsstellung

Eine Aussage

– nichts kopiert, nichts zusammengeführt, nichts geplant
SELECT   c.region, COUNT(*) AS orders, SUM(i.amount_due) AS invoiced
VON     Lager.ÖFFENTLICHE.Anordnungen1 f
JOIN     pg_crm.public.customers2 c ON c.id = f.customer_id
JOIN     Abrechnung.stripe.invoices3 i ON i.customer = c.stripe_id
GROUP BY c.region
ORDER BY in Rechnung gestellte Beschreibung;

Die drei Bestandteile sind Verbindung, Schema und Tabelle – der Verbindungsname ist der von Ihnen gewählte. Die Spalten dienen nur der Veranschaulichung; Ihre Tabellen entsprechen Ihren tatsächlichen Tabellen. Der Schreibschutz gilt für alle Komponenten: Nur SELECT, WITH und EXPLAIN sind zulässig, und es gibt eine Obergrenze für die Datenmenge, die eine einzelne Datenquelle pro Abfrage übermitteln darf. Wie föderierte Abfragen funktionieren

Verbindungsdetails

Was Snowflake braucht

Erreichte über
HTTPS-Verbindung zu Ihrem Snowflake-Konto. Kein eingehender Datenverkehr und kein Port muss geöffnet werden.
Identifiziert durch
Kontokennung und Region, in der Ihr Konto eine benötigt
Authentifizierung
Passwort, RSA-Schlüsselpaar (direkt auf dem Agenten oder in einer Schlüsseldatei, Passphrase wird unterstützt) oder ein programmatisches Zugriffstoken
MFA
Die Passwortauthentifizierung genügt nicht den Anforderungen der erzwungenen Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA). Der Verbindungstest bestätigt dies und nennt die beiden alternativen Methoden.
Lager / Rolle / Schema
Alle Angaben sind optional und an die Verbindung gebunden. Ein leerer Wert bedeutet die Standardeinstellungen von Snowflake; das Schema ist standardmäßig auf PUBLIC eingestellt.
Treiber
Snowflake.Data 5.1.0, gebündelt
Sitzungen
Die Verbindung wird aufrechterhalten, damit ein Lagerhaus, das gerade den Betrieb wieder aufgenommen hat, die Verbindung mitten im Bericht nicht verliert.
Auszeiten
30 Sekunden zum Verbinden, 35 Sekunden pro Aussage
Schreibgeschützt
Wird dem Agenten auferlegt, bevor die Erklärung an Snowflake gesendet wird.

Query Streams begrenzt die Snowflake-Kosten nicht. Es gibt weder ein Guthabenlimit noch eine Kostenvoranschlagsansicht – eine Abfrage, die eine große Tabelle durchsucht, kostet genauso viel wie bei jedem anderen Client. Die Beschränkung der Verbindung auf ein kleines Data Warehouse und eine eingeschränkte Rolle ist die effektivste Lösung.

Bei einer datenbankübergreifenden Abfrage ist der mittlere Teil einer dreiteiligen Referenz das Snowflake-Schema, da die Datenbank bereits an die Verbindung gebunden ist. Eine Verbindung namens „warehouse“, die das PUBLIC-Schema liest, wird als „warehouse.PUBLIC.orders“ geschrieben. Innerhalb einer einzelnen Snowflake-Verbindung können Sie in einer gespeicherten Abfrage weiterhin die dreiteilige Snowflake-Form „Datenbank.Schema.Tabelle“ verwenden.

Herstellerdokumentation: www.snowflake.com

Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Snowflake

Welche Tools können Snowflake-Daten über Query Streams lesen?

Alle Anwendungen – Excel, Google Sheets, MCP, REST-API, Airtable, Baserow, SeaTable, Smartsheet, Anvil, Power BI, geplante Benachrichtigungen und Berichte – werden über eine einzige Verbindung gesteuert. Die Data-Warehouse-Verbindung wird einmalig hergestellt, und alle Oberflächen greifen auf dieselbe schreibgeschützte Verbindung zu – es ist keine Einrichtung pro Tool und keine Datenkopie erforderlich.

Muss ich einen Firewall-Port zu meinem Snowflake-Warehouse öffnen?

Nein. Der Query Streams Network Agent läuft innerhalb Ihres Netzwerks und öffnet eine einzige verschlüsselte ausgehende Verbindung. Es wird kein eingehender Datenverkehr überwacht, ein VPN ist nicht erforderlich, und das Data Warehouse behält seine bestehenden Firewall-Regeln bei.

Können Abfrageströme Daten in Snowflake ändern?

Nein. Der Agent erzwingt zum Zeitpunkt der Ausführung den Lesezugriff – es wird jeweils nur eine Anweisung ausgeführt, beispielsweise SELECT-Anweisungen. Die Anmeldeinformationen verbleiben auf dem Agenten und werden niemals an Abfrageströme gesendet.

Was benötigt Query Streams, um eine Verbindung zu Snowflake herzustellen?

Ein erreichbarer Host, eine Rolle und deren Passwort – der Agent trägt den Treiber, daher wird nichts im Data Warehouse installiert. Erreichbar über: HTTPS zu Ihrem Snowflake-Konto. Kein eingehender Datenverkehr und kein zu öffnender Port. Identifiziert durch: Konto-ID und Region, falls erforderlich. Authentifizierung: Passwort, RSA-Schlüsselpaar (direkt auf dem Agenten oder als Schlüsseldatei, Passphrase wird unterstützt) oder programmatisches Zugriffstoken. MFA: Die Passwortauthentifizierung erfüllt die Anforderungen der Multi-Faktor-Authentifizierung nicht. Der Verbindungstest weist darauf hin und nennt die beiden alternativen Methoden.

Kann ich Snowflake in derselben Abfrage mit einer anderen Datenbank verknüpfen?

Ja, das ist eine föderierte Abfrage. Eine einzige Anweisung kann Snowflake und Ihre anderen Verbindungen gleichzeitig referenzieren (geschrieben als Verbindung.Schema.Tabelle). Jede Quelle führt nur den Teil aus, den sie verarbeiten kann, und streamt das Ergebnis zurück. Der Join erfolgt zentral, sodass die Quellen keine Verbindung zueinander herstellen und nichts kopiert oder eingeplant wird. Der Schreibschutz gilt nur für SELECT, WITH und EXPLAIN. Außerdem ist die Datenmenge, die eine Quelle für eine einzelne Abfrage übermitteln darf, begrenzt. Föderierte Abfragen sind eine Funktion des Abonnementplans. Die Seite für föderierte Abfragen zeigt die aktuellen Quell- und Größenbeschränkungen an.

Setzen Sie Snowflake dort ein, wo die Arbeit stattfindet.

Installieren Sie den Agenten, richten Sie ihn auf Ihr Lager aus und wählen Sie ein Ziel.

Kostenlos starten Alle Anschlüsse

Schreibgeschützt Nur ausgehend Die Zugangsdaten bleiben beim Agenten.