# 建立连接并查询指定表数据
建立与AuraJobV2端点的连接，查询已创建的数据表，返回查询结果。
#### 前提条件
- 已创建表并写入数据。具体操作，请参见[创建表并写入数据](https://support.huaweicloud.com/sdkreference-aidatalake/aidatalake_09_0030.html)。
- 运行时环境要求Python版本为3.11。
 
#### 示例
本示例建立与Aura服务的连接，查询text_samples表中的文本数据并打印结果。
1. 导入依赖并连接AuraJobV2端点。
2. 加载text_samples数据集。
3. 选择id和content列。
4. 执行查询并打印结果。
5. 关闭AuraJobV2端点连接。
```
import os
import logging
import ibis
from aura_frame.multimodal import ai_lake
target_database = "test"  #在LakeFormation中创建数据库，例如：test。具体操作，请参见创建LakeFormation实例并规划元数据
#连接AuraJobV2端点，具体参数说明，请参见建立与AuraJobV2端点的连接。
con = ai_lake.connect(
    aura_endpoint=os.getenv("aura_endpoint"),         # AuraJobV2端点所在的终端节点（Endpoint）
    aura_endpoint_id=os.getenv("aura_endpoint_id"),    # AuraJobV2端点ID
    aura_endpoint_name=os.getenv("aura_endpoint_name"),# AuraJobV2端点名称
    aura_workspace_id=os.getenv("aura_workspace_id"),  # 工作空间ID
    lf_catalog_name=os.getenv("lf_catalog_name"),      # LakeFormation Catalog名称
    access_key=os.getenv("access_key"),                # 访问密钥ID（AK）
    secret_key=os.getenv("secret_key"),                # 访问密钥（SK）
    default_database=target_database,                       # LakeFormation数据库名称
    use_single_cn_mode=True,   # 是否开启单CN模式
    logging_level=logging.INFO # 设置日志级别
)
try:
    ds = con.load_dataset("text_samples", database=target_database)
    ds = ds.select_columns([ds.id, ds.content])
    df = ds.execute()
    print(df)
finally:
    con.close()
```
#### 相关文档
- [Session APIs](https://support.huaweicloud.com/sdkreference-aidatalake/aidatalake_061_0135.html)
- [Dataset APIs](https://support.huaweicloud.com/sdkreference-aidatalake/aidatalake_061_0132.html)
- [Table APIs](https://support.huaweicloud.com/sdkreference-aidatalake/aidatalake_061_0133.html)