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# JupyterLab SQL 拡張機能の SQL 実行機能
<a name="sagemaker-sql-extension-features-sql-execution"></a>

JupyterLab の SQL 拡張機能で、接続されたデータソースに対して SQL クエリを実行できます。以下のセクションでは、JupyterLab ノートブック内で SQL クエリを実行するための最も一般的なパラメータについて説明します。
+ 「[シンプルな Magic コマンド接続文字列を作成する](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-create-connection.md)」でシンプルな接続を作成する。
+ 「[SQL クエリ結果を pandas DataFrame に保存する](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-save-dataframe.md)」でクエリ結果を pandas DataFrame に保存する。
+ 「[接続プロパティを上書きする](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-override-connection.md)」で管理者が定義した接続プロパティを上書きまたは追加する。
+ [クエリパラメータを使用して SQL クエリで動的値を指定する](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-query-parameters.md).

`%%sm_sql` Magic コマンドでセルを実行すると、SQL 拡張機能エンジンは、マジックコマンドのパラメータで指定されたデータソースに対してセル内の SQL クエリを実行します。

Magic コマンドのパラメータとサポートされている形式の詳細を確認するには、`%%sm_sql?` を実行します。

**重要**  
SageMaker ディストリビューションイメージバージョン 1.6 を使用する場合、Snowflake を使用するには、JupyterLab アプリケーションのターミナルで次の `micromamba install snowflake-connector-python -c conda-forge` コマンドを実行して、Snowflake Python 依存関係をインストールする必要があります。インストールが完了したら、ターミナルで `restart-jupyter-server` を実行して、JupyterLab サーバーを再起動します。  
SageMaker ディストリビューションイメージバージョン 1.7 以降を使用する場合、Snowflake 依存関係は、プリインストールされています。アクションは不要です。