ワークスペースでのノートブックの編集と実行¶

実行コンテキストを設定する¶

ワークスペース内のノートブックは、データベースやスキーマを自動的に設定しません。データをクエリするには、次の SQL コマンドを使用してセルで実行コンテキストを定義する必要があります。

USE DATABASE <database>;
USE SCHEMA <schema>;

環境やクライアント間でノートブックが一貫して実行されるようにするには、テーブルやその他のオブジェクトに完全修飾名を使用します。例:

-- Query data objects using a fully qualified name
SELECT * FROM TABLE <database_name.schema_name.table_name>;

-- Create a table using a fully qualified name
WITH filtered_events AS (
    SELECT
        user_id,
        event_type,
        event_timestamp
    FROM raw_events
    WHERE event_timestamp >= '2025-01-01'
)
CREATE OR REPLACE TABLE <database_name.schema_name.table_name> AS
SELECT *
FROM filtered_events;

ロールとウェアハウスピッカーを使用する¶

ノートブックのアクティブなロールとウェアハウスを設定できます。

SnowsightSQL

ノートブックエディターの左上にあるピッカーを使用します。

クエリウェアハウスは、ノートブックによって呼び出される SQL クエリとSnowparkプッシュダウンコンピュートの実行に使用されます。インタラクティブなデータグリッドのレンダリングにも使用されますが、この操作にはクレジットチャージはありません。

クレジット使用状況の詳細については、 コンピュートを設定する をご参照ください。

Snowparkセッションを作成する¶

SnowparkはSnowflake開発者フレームワークで、プラットフォームからデータを移動することなく、Snowflake内でデータパイプライン、変換、機械学習ロジックを直接構築できます。Snowflakeデータで DataFrames として動作する APIs を提供し、スケーラビリティ、パフォーマンス、セキュリティのために計算をSnowflakeのエンジンにプッシュダウンします。

ノートブックで Snowpark Python APIs を使用するには、まずPythonのセルでSnowparkのセッションを作成します。

from snowflake.snowpark.context import get_active_session
session = get_active_session()

セルを実行する¶

サポートされている実行オプションは4つあります。

• すべてのセルを実行

• 1つのセルを実行

• 現在のセルとそれより上のセルすべてを実行（セルの省略記号メニュー経由）

• 現在のセルとそれより下のセルすべてを実行（セルの省略記号メニュー経由）

セル名¶

セルに名前を割り当てて、ナビゲーションを容易にし、状況に応じたラベルを提供することができます。

インポートされた .ipynb ファイルに既に名前またはタイトルのメタデータが含まれている場合、それらの値は自動的に使用されます。

セル参照¶

双方向の SQL からPythonへのセル参照は、どちらの言語のセル間でも結果と変数を再利用することができ、 SQL とPythonワークフロー間のシームレスな移行を可能にします。

結果ツールチップにカーソルを合わせると、PythonおよびSQLで結果を参照するために使用できるDataFrame名を確認できます。

SELECT * FROM {{uploaded_df}} WHERE "price" > 326;

import pandas as pd

uploaded_df = pd.read_csv("../data/diamonds.csv")
uploaded_df

SELECT * FROM {{uploaded_df}} WHERE "price" > 326;

SELECT * FROM {{dataframe_1}} WHERE "carat" < 1.0
UNION ALL
SELECT * FROM {{dataframe_2}} WHERE "carat" >= 1.0;

インタラクティブなデータグリッド¶

データグリッドは以下をサポートします。

• スクロール

• 検索

• フィルタリング

• 並び替え

• コードなしのチャート作成

ミニマップとセルステータス¶

ミニマップはMarkdownヘッダーから目次を生成し、各セルの包括的なセッション中のステータス（実行中、成功、失敗、変更済み）を表示します。

グローバルの検索と置換¶

現在のノートブックのすべてのセルでキーワードを検索できます。特定のセルを編集している場合は、 esc を押して最初にそのセルの編集モードを終了します。

現在のノートブックのすべてのセルでキーワードを検索するには、次を実行します。

• キーワードを検索するには、ミニマップの Search を選択するか、キーボードショートカット CTRL`+ :kbd:`F を使用します。

  すべてのセルの一致するキーワードが表示されます。オプションとして、 Replace next または Replace all を使用して、検索語を目的の値に置き換えることができます。

ノートブックカーネル¶

ノートブックカーネルは、ノートブックサービスが RUNNING 状態にある限りアクティブであり続けるため、 ML トレーニングやデータエンジニアリングジョブなどの重要で長時間実行されるプロセスを中断することなく実行できます。

カーネルの実行に影響を与えないアクション:

• 他のページへ移動する

• Snowsight の他の場所で作業する

• ブラウザーを閉じる

• コンピューターをシャットダウンする

Connected ドロップダウンを使用して、カーネルをシャットダウンまたは再起動できます。

ノートブックサービスが一時停止すると、ノートブックカーネルもシャットダウンされます。詳細については、 コンピュートを設定する をご参照ください。

セル出力¶

• セルの出力は .ipynb ファイルに保存されず、エクスポートできません。

• ワークスペース（プライベートおよび共有ワークスペース）のノートブックのセル出力には、ノートブックを実行したユーザーがアクセスできます。

• セル出力の可視性は、実行を開始したユーザーに制限されます。セルを実行するには、アクティブな既定のロールに、:ref:`ノートブックプロジェクトオブジェクト（NPO）<label-nb_in_ws_schedule_npo>`に対するOWNERSHIPまたはUSAGE権限のいずれかが付与されている必要があります。

Jupyterマジック¶

ワークスペースのノートブックは IPython （インタラクティブPython）カーネルを実行し、標準的なJupyterセルマジックとラインマジックを提供します。%lsmagic を実行して、利用可能なマジックを表示します。

たとえば、 %run マジックコマンドを使用して別のノートブックを呼び出すことができます。

• notebook_a のPythonのセルで、 %run path/to/notebook_b.ipynb を呼び出します。これにより notebook_a と同じPythonプロセスで notebook_b を実行します。

• notebook_b の変数とpandas DataFrames において notebook_a セルの結果をレンダリングするには、必ず明示的に出力してください。例: print(var) または display(df) 。

開発者ツール¶

開発者ツールには Terminal 、 Scratchpad 、 Variables Explorer が含まれます。これらのツールを使うと、データやノートブック環境を探索したり、操作したりできます。

開発者ツールにアクセスするには、ノートブックの上部にあるコントロールバーで <icon>:ui:Tools を選択します。

開発者ツールを使用するには、ノートブックサービスに接続する必要があります。別のサービスに切り替えると、ツールが再開されます。

# If installation fails, run `apt update` first
# Install `htop`
apt install htop

# Run `htop`
htop