在 JupyterLab 中使用 SQL 處理復雜查詢，你可以遵循以下步驟：

1. 安裝必要的庫：確保你已經安裝了用于連接和查詢數據庫的庫。例如，對于 MySQL，你可以使用 mysql-connector-python；對于 PostgreSQL，可以使用 psycopg2；對于 SQLite，Python 的標準庫就已經包含了所需的模塊。
2. 連接到數據庫：使用所選的庫連接到你的數據庫。這通常涉及到提供數據庫的主機名、端口、用戶名和密碼。
3. 創建 SQL 查詢：根據你的需求編寫復雜的 SQL 查詢。這可能包括多表連接、子查詢、聚合函數等。
4. 執行查詢并處理結果：使用 JupyterLab 的 SQL 插件或你選擇的庫來執行你的查詢，并處理返回的結果。這可能包括將結果轉換為 Pandas DataFrame 以進行進一步的數據分析和可視化。

下面是一個使用 Python 和 mysql-connector-python 庫在 JupyterLab 中執行復雜 SQL 查詢的示例：

import mysql.connector
import pandas as pd

# 連接到 MySQL 數據庫
cnx = mysql.connector.connect(
    host="your_host",
    user="your_user",
    password="your_password",
    database="your_database"
)

# 創建一個游標對象
cursor = cnx.cursor()

# 編寫復雜的 SQL 查詢
query = """
SELECT t1.column1, t2.column2, COUNT(*) as total
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.table1_id
WHERE t1.column1 > 100
GROUP BY t1.column1, t2.column2
HAVING total > 5
ORDER BY total DESC;
"""

# 執行查詢
cursor.execute(query)

# 獲取查詢結果并轉換為 Pandas DataFrame
result = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(result, columns=['column1', 'column2', 'total'])

# 顯示 DataFrame
print(df)

# 關閉游標和連接
cursor.close()
cnx.close()

請注意，你需要將上述代碼中的 your_host、your_user、your_password 和 your_database 替換為你自己的數據庫連接信息。同樣地，你可能需要根據你的數據庫表結構和查詢需求調整 SQL 查詢。