Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Funzionalità di esecuzione SQL dell'estensione JupyterLab SQL È possibile eseguire query SQL sulle sorgenti dati connesse nell'estensione SQL di JupyterLab. Le seguenti sezioni spiegano i parametri più comuni per l'esecuzione di query SQL all'interno JupyterLab dei notebook: + Crea una connessione semplice in [Creazione di una stringa di connessione semplice con un comando magic](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-create-connection.md). + Salva i risultati della query in un file panda. DataFrame [Salva i risultati della query SQL in un panda DataFrame](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-save-dataframe.md) + Sostituiscili o aggiungili alle proprietà di connessione definite dall’amministratore in [Sostituzione delle proprietà di connessione](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-override-connection.md). + [Utilizzo dei parametri di query per fornire valori dinamici nelle query SQL](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-query-parameters.md). Quando esegui una cella con il comando magic `%%sm_sql`, il motore dell’estensione SQL avvia la query SQL nella cella sull’origine dati specificata nei parametri del comando magic. Per vedere i dettagli dei parametri del comando magic e dei formati supportati, esegui `%%sm_sql?`. **Importante** Per utilizzare Snowflake, gli utenti dell'immagine di SageMaker distribuzione versione 1.6 devono installare la dipendenza Snowflake Python eseguendo il comando `micromamba install snowflake-connector-python -c conda-forge` seguente in un terminale della loro applicazione. JupyterLab Riavviare il JupyterLab server eseguendolo `restart-jupyter-server` nel terminale al termine dell'installazione. Per le versioni 1.7 e successive SageMaker delle immagini di distribuzione, la dipendenza Snowflake è preinstallata. Non è richiesta alcuna azione.