Funktionen zur SQL-Ausführung der JupyterLab SQL-Erweiterung

In der SQL-Erweiterung von JupyterLab können Sie SQL-Abfragen für Ihre verbundenen Datenquellen ausführen. In den folgenden Abschnitten werden die gängigsten Parameter für die Ausführung von SQL-Abfragen in JupyterLab-Notebooks erklärt:

• Erstellen Sie eine einfache Verbindung in. Erstellen Sie eine einfache magische Befehlsverbindungszeichenfolge

• Speichern Sie Ihre Abfrageergebnisse in einem Pandas-DataFrame in. Speichern Sie SQL-Abfrageergebnisse in einem Pandas-DataFrame

• Überschreiben oder fügen Sie Verbindungseigenschaften hinzu, die von Ihrem Administrator in definiert wurden. Überschreiben von Verbindungseigenschaften

• 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 JupyterLab-Anwendung ausführen. Starten Sie den JupyterLab-Server neu, indem Sie ihn nach restart-jupyter-server Abschluss der Installation im Terminal ausführen.

Für die Image-Versionen 1.7 und höher der SageMaker-Distribution ist die Snowflake-Abhängigkeit vorinstalliert. Keine Aktion erforderlich.