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# JupyterLab SQL 확장의 SQL 실행 기능
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JupyterLab의 SQL 확장에서 연결된 데이터 소스에 대해 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 JupyterLab 노트북 내에서 SQL 쿼리를 실행하기 위한 가장 일반적인 파라미터를 설명합니다.
+ [간단한 매직 명령 연결 문자열 만들기](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-create-connection.md)에서 간단한 연결을 만듭니다.
+ [SQL 쿼리 결과를 Pandas DataFrame에 저장](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-save-dataframe.md)의 Pandas DataFrame에 쿼리 결과를 저장합니다.
+ [연결 속성 재정의](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-override-connection.md)에서 관리자가 정의한 연결 속성을 재정의하거나 정의한 연결 속성에 추가합니다.
+ [쿼리 파라미터를 사용하여 SQL 쿼리에 동적 값 제공](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution-query-parameters.md).

`%%sm_sql` 매직 명령으로 셀을 실행하면 SQL 확장 엔진은 매직 명령 파라미터에 지정된 데이터 소스에 대해 셀에서 SQL 쿼리를 실행합니다.

매직 명령 파라미터 및 지원되는 형식의 세부 정보를 보려면 `%%sm_sql?`을 실행합니다.

**중요**  
Snowflake를 사용하려면 SageMaker 배포 이미지 버전 1.6의 사용자가 JupyterLab 애플리케이션의 터미널에서 다음 `micromamba install snowflake-connector-python -c conda-forge` 명령을 실행하여 Snowflake Python 종속성을 설치해야 합니다. 설치가 완료된 후 터미널에서 `restart-jupyter-server`를 실행하여 JupyterLab 서버를 다시 시작합니다.  
SageMaker 배포 이미지 버전 1.7 이상의 경우 Snowflake 종속성이 사전 설치됩니다. 별도의 작업은 필요없습니다.