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Funktionen und Verwendung der SQL-Erweiterung

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Funktionen und Verwendung der SQL-Erweiterung - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

In diesem Abschnitt werden die verschiedenen Funktionen der JupyterLab SQL-Erweiterung in Studio beschrieben und Anweisungen zu deren Verwendung bereitgestellt. Bevor Sie die SQL-Erweiterung verwenden können, um auf Daten aus Ihren JupyterLab Notizbüchern zuzugreifen und diese abzufragen, muss ein Administrator zunächst die Verbindung zu Ihren Datenquellen konfigurieren. Informationen darüber, wie Administratoren Verbindungen zu Datenquellen herstellen können, finden Sie unterDatenquellenverbindungen für die SQL-Erweiterung.

Anmerkung

Um die SQL-Erweiterung verwenden zu können, muss Ihre JupyterLab Anwendung auf einem SageMaker AI-Distribution-Image der Version 1.6 oder höher ausgeführt werden. Auf diesen SageMaker Images ist die Erweiterung vorinstalliert.

Die Erweiterung bietet zwei Komponenten, mit denen Sie auf Daten aus vorkonfigurierten Datenquellen zugreifen, diese ermitteln, abfragen und analysieren können.

  • Verwenden Sie die Benutzeroberfläche der SQL-Erweiterung, um Ihre Datenquellen zu ermitteln und zu untersuchen. Die Funktionen der Benutzeroberfläche können weiter in die folgenden Unterkategorien unterteilt werden.

  • Verwenden Sie den SQL Editor und Executor, um SQL-Abfragen für verbundene Datenquellen zu schreiben, zu bearbeiten und auszuführen.

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