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# SQL 拡張機能と使用状況
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このセクションでは、Studio の JupyterLab SQL 拡張機能のさまざまな機能の詳細と、機能の使用方法について説明します。SQL 拡張機能を使用して JupyterLab ノートブックからデータにアクセスしてクエリを実行する前に、管理者はまずデータソースへの接続を設定する必要があります。管理者がデータソースへの接続を作成する方法については、「[SQL 拡張機能データソース接続](sagemaker-sql-extension-datasources-connection.md)」を参照してください。

**注記**  
SQL 拡張機能を使用するには、JupyterLab アプリケーションが [SageMaker ディストリビューション](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/blob/main/README.md)イメージバージョン 1.6 以降で実行されている必要があります。これらの SageMaker イメージには、拡張機能がプリインストールされています。

拡張機能は、事前設定されたデータソースからのデータへのアクセス、検出、クエリ、分析に役立つ 2 つのコンポーネントを提供しています。
+ SQL 拡張機能の*ユーザーインターフェイス*を使用して、データソースの検出と探索を行います。UI 機能は、さらに次のサブカテゴリに分割できます。
  + **データ探索** UI 要素を使用すると、データソースを参照し、テーブル、列、メタデータを探索できます。SQL 拡張機能のデータ探索機能の詳細については、「[SQL 拡張機能を使用してデータを参照する](sagemaker-sql-extension-features-data-discovery.md)」を参照してください。
  + **接続キャッシュ**要素を使用すると、接続をキャッシュして迅速にアクセスできます。SQL 拡張機能の接続キャッシュ機能の詳細については、「[SQL 拡張機能の接続キャッシュ](sagemaker-sql-extension-features-connection-caching.md)」を参照してください。
+ *SQL エディタとエグゼキュター*を使用すると、接続されたデータソースに対して、SQL クエリの書き込み、編集、実行を行うことができます。
  + **SQL エディタ**要素を使用すると、Studio の JupyterLab アプリケーションのノートブック内で SQL ステートメントを作成、フォーマット、検証できます。SQL エディタの機能の詳細については、「[JupyterLab SQL 拡張機能の SQL エディタ機能](sagemaker-sql-extension-features-editor.md)」を参照してください。
  + **SQL 実行**要素を使用すると、Studio の JupyterLab アプリケーションのノートブックから SQL クエリを実行し、その結果を可視化できます。SQL 実行機能の詳細については、「[JupyterLab SQL 拡張機能の SQL 実行機能](sagemaker-sql-extension-features-sql-execution.md)」を参照してください。