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Sie können SQL-Abfragen für Ihre verbundenen Datenquellen in der SQL-Erweiterung von ausführen JupyterLab. In den folgenden Abschnitten werden die gängigsten Parameter für die Ausführung von SQL-Abfragen in JupyterLab Notebooks erläutert:
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Erstellen Sie eine einfache Verbindung inErstellen Sie eine einfache magische Befehlsverbindungszeichenfolge.
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Speichern Sie Ihre Abfrageergebnisse in einem Pandas DataFrame inSpeichern Sie die Ergebnisse der SQL-Abfrage in einem Pandas DataFrame.
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Überschreiben oder fügen Sie Verbindungseigenschaften hinzu, die von Ihrem Administrator in Verbindungseigenschaften überschreiben definiert wurden.
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Verwenden Sie Abfrageparameter, um dynamische Werte in SQL-Abfragen bereitzustellen.
Wenn Sie eine Zelle mit dem %%sm_sql magischen Befehl ausführen, führt die SQL-Erweiterungsengine die SQL-Abfrage in der Zelle anhand der in den Magic-Befehlsparametern angegebenen Datenquelle aus.
Um die Details der Magic-Befehlsparameter und der unterstützten Formate zu sehen, führen Sie %%sm_sql? den Befehl aus.
Wichtig
Um Snowflake verwenden zu können, müssen Benutzer des SageMaker Distributionsimages Version 1.6 die Snowflake-Python-Abhängigkeit installieren, indem sie den folgenden micromamba install
snowflake-connector-python -c conda-forge Befehl in einem Terminal ihrer Anwendung ausführen. JupyterLab Starten Sie den JupyterLab Server neu, indem Sie ihn nach restart-jupyter-server Abschluss der Installation im Terminal ausführen.
Für SageMaker Distributions-Image-Versionen 1.7 und höher ist die Snowflake-Abhängigkeit vorinstalliert. Keine Aktion erforderlich.
