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Analyseregel auflisten
In gibt eine Regel zur Listenanalyse Listen auf Zeilenebene ausAWS Clean Rooms, die sich zwischen der konfigurierten Tabelle, der sie hinzugefügt wird, und den konfigurierten Tabellen des Mitglieds, das sie abfragen kann, überschneiden. Das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, führt Abfragen aus, die eine Listenanalyseregel enthalten.
Der Regeltyp Listenanalyse unterstützt Anwendungsfälle wie Anreicherung und Zielgruppenerstellung.
Weitere Informationen zur vordefinierten Abfragestruktur und Syntax für diese Analyseregel finden Sie unter Vordefinierte Struktur der Analyseregel auflisten.
Die Parameter der Regel zur Listenanalyse, definiert in Analyseregel auflisten – Abfragesteuerungen, haben Abfragesteuerelemente. Zu seinen Abfragesteuerungen gehört die Möglichkeit, die Spalten auszuwählen, die in der Ausgabe aufgeführt werden können. Die Abfrage muss mindestens einen Join mit einer konfigurierten Tabelle des Mitglieds haben, das Abfragen direkt oder transitiv durchführen kann.
Es gibt keine Steuerelemente für Abfrageergebnisse wie für die Aggregationsanalyseregel .
Listenabfragen können nur mathematische Operatoren verwenden. Sie können keine anderen Funktionen (wie Aggregation oder Skalar) verwenden.
Themen
Auflisten der Abfragestruktur und -syntax
Abfragen für Tabellen, die eine Regel zur Listenanalyse haben, müssen der folgenden Syntax entsprechen.
--
select_list_expression
SELECT [TOP number ] DISTINCT column_name [[AS] column_alias ] [, ...] --table_expression
FROM table_name [[AS] table_alias ] [[INNER] JOIN table_name [[AS] table_alias] ON join_condition] [...] --where_expression
[WHERE where_condition] --limit_expression
[LIMIT number]
In der folgenden Tabelle wird jeder Ausdruck erläutert, der in der vorherigen Syntax aufgeführt ist.
Expression | Definition | Beispiele |
---|---|---|
|
Eine durch Komma getrennte Liste, die mindestens einen Tabellenspaltennamen enthält. Ein AnmerkungDer Es unterstützt auch den - |
|
|
Eine Tabelle oder ein Join von Tabellen mit ,
Die
|
|
|
Ein bedingter Ausdruck, der einen booleschen Wert zurückgibt. Es kann aus folgenden Komponenten bestehen:
Unterstützte Vergleichsbedingungen sind ( Unterstützte logische Operatoren sind ( Die |
|
|
Dieser Ausdruck muss eine positive Ganzzahl annehmen. Es kann auch mit einem TOP-Parameter ausgetauscht werden. Die |
|
Beachten Sie bei der Struktur und Syntax von Listenabfragen Folgendes:
-
Andere SQL-Befehle als SELECT werden nicht unterstützt.
-
Unterabfragen und allgemeine Tabellenausdrücke (z. B. WITH) werden nicht unterstützt
-
HAVING-BY, GROUP - und ORDER-BYKlauseln werden nicht unterstützt
-
Der Parameter OFFSET wird nicht unterstützt
Analyseregel auflisten – Abfragesteuerungen
Mit den Steuerelementen zum Auflisten von Abfragen können Sie steuern, wie die Spalten in Ihrer Tabelle zum Abfragen der Tabelle verwendet werden. Sie können beispielsweise steuern, welche Spalte für die Verknüpfung verwendet wird oder welche Spalte in der SELECT-Anweisung und -WHEREKlausel verwendet werden kann.
In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Kontrollen erläutert.
Join-Steuerelemente
Mit Join-Steuerelementen können Sie steuern, wie Ihre Tabelle mit anderen Tabellen im table_expression verbunden werden kann. unterstützt AWS Clean Rooms nur INNER JOIN. In der Regel zur Listenanalyse ist mindestens eine INNER JOIN erforderlich und das Mitglied, das die Abfrage durchführen kann, muss eine Tabelle, deren Eigentümer sie sind, in die INNER JOIN aufnehmen. Das bedeutet, dass sie Ihrer Tabelle entweder direkt oder transitiv beitreten müssen.
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für Transitivität.
ON my_table.identifer = third_party_table.identifier .... ON third_party_table.identifier = member_who_can_query_table.id
INNER JOIN-Anweisungen können nur Spalten verwenden, die joinColumn
in Ihrer Analyseregel explizit als kategorisiert wurden.
Die INNER JOIN muss für eine joinColumn
aus Ihrer konfigurierten Tabelle und für eine joinColumn
aus einer anderen konfigurierten Tabelle in der Zusammenarbeit ausgeführt werden. Sie entscheiden, welche Spalten aus Ihrer Tabelle als verwendet werden könnenjoinColumn
.
Jede Übereinstimmungsbedingung innerhalb der -ONKlausel ist erforderlich, um die Gleichheitsvergleichsbedingung (=
) zwischen zwei Spalten zu verwenden.
Mehrere Übereinstimmungsbedingungen innerhalb einer -ONKlausel können sein:
-
Kombiniert mit dem
AND
logischen Operator -
Getrennt mit dem
OR
logischen Operator
Anmerkung
Alle JOIN Übereinstimmungsbedingungen müssen mit einer Zeile von jeder Seite des übereinstimmenJOIN. Alle Bedingungen, die durch einen OR
oder einen AND
logischen Operator verbunden sind, müssen ebenfalls diese Anforderung erfüllen.
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Abfrage mit einem AND
logischen Operator.
SELECT some_col, other_col FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id AND table1.name = table2.name
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Abfrage mit einem OR
logischen Operator.
SELECT some_col, other_col FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id OR table1.name = table2.name
Kontrolle | Definition | Verwendung |
---|---|---|
joinColumns |
Die Spalten, die das Mitglied abfragen kann, um es in der INNER JOIN-Anweisung zu verwenden. |
Die gleiche Spalte kann nicht sowohl als als auch als kategorisiert werden
|
Auflisten von Kontrollen
Listensteuerelemente steuern die Spalten, die in der Abfrageausgabe aufgelistet (d. h. in der SELECT-Anweisung verwendet) oder zum Filtern von Ergebnissen verwendet werden können (d. h. in der WHERE Anweisung verwendet).
Kontrolle | Definition | Verwendung |
---|---|---|
listColumns |
Die Spalten, die das Mitglied abfragen kann, um in SELECT und zu verwenden WHERE | Ein listColumn kann in SELECT und verwendet werdenWHERE.Die gleiche Spalte kann nicht als |
Vordefinierte Struktur der Analyseregel auflisten
Das folgende Beispiel enthält eine vordefinierte Struktur, die zeigt, wie Sie eine Listenanalyseregel abschließen.
Im folgenden Beispiel
bezieht sich auf Ihre Datentabelle. Sie können jeden MyTable
Platzhalter für Benutzereingaben
durch Ihre eigenen Informationen ersetzen.
{ "joinColumns": [
MyTable column name(s)
], "listColumns": [MyTable column name(s)
], }
Analyseregel auflisten – Beispiel
Das folgende Beispiel zeigt, wie zwei Unternehmen AWS Clean Rooms mithilfe der Listenanalyse zusammenarbeiten können.
Unternehmen A verfügt über CRM-Daten (Customer Relationship Management). Unternehmen A möchte zusätzliche Segmentdaten zu seinen Kunden abrufen, um mehr über ihre Kunden zu erfahren und möglicherweise Attribute als Eingabe für andere Analysen zu verwenden. Unternehmen B verfügt über Segmentdaten, die aus eindeutigen Segmentattributen bestehen, die es auf der Grundlage seiner Daten der ersten Partei erstellt hat. Unternehmen B möchte die eindeutigen Segmentattribute nur für Kunden bereitstellen, die sich zwischen ihren Daten und den Daten von Unternehmen A überschneiden.
Die Unternehmen entscheiden sich für eine Zusammenarbeit, damit Unternehmen A die überlappenden Daten anreichern kann. Unternehmen A ist das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, und Unternehmen B ist der Mitwirkende.
Um eine Zusammenarbeit zu erstellen und eine Listenanalyse in Zusammenarbeit durchzuführen, gehen die Unternehmen wie folgt vor:
-
Unternehmen A erstellt eine Zusammenarbeit und eine Mitgliedschaft. Die Zusammenarbeit hat Unternehmen B als weiteres Mitglied der Zusammenarbeit. Unternehmen A aktiviert die Abfrageprotokollierung in der Zusammenarbeit und die Abfrageprotokollierung in seinem Konto.
-
Unternehmen B erstellt eine Mitgliedschaft in der Zusammenarbeit. Es aktiviert die Abfrageprotokollierung in seinem Konto.
-
Unternehmen A erstellt eine CRM-konfigurierte Tabelle
-
Unternehmen A fügt die Analyseregel der vom Kunden konfigurierten Tabelle hinzu, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
{ "joinColumns": [ "identifier1", "identifier2" ], "listColumns": [ "internalid", "segment1", "segment2", "customercategory" ] }
joinColumns
– Unternehmen A möchtehashedemail
und/oderthirdpartyid
(von einem Identitätsanbieter bezogen) verwenden, um Kunden aus CRM-Daten mit Kunden aus Segmentdaten abzugleichen. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen A mit den anreicherten Daten für die richtigen Kunden übereinstimmt. Sie verfügen über zwei joinColumns, um die Übereinstimmungsrate der Analyse möglicherweise zu verbessern.listColumns
– Unternehmen A verwendetlistColumns
, um anreicherte Spalten neben einem abzurufen, deninternalid
sie in ihren eigenen Systemen verwenden. Sie fügensegment1
, und hinzusegment2
,customercategory
um die Anreicherung möglicherweise auf bestimmte Segmente zu beschränken, indem sie sie in Filtern verwenden. -
Unternehmen B erstellt eine segmentkonfigurierte Tabelle.
-
Unternehmen B fügt die Analyseregel der segmentkonfigurierten Tabelle hinzu.
{ "joinColumns": [ "identifier2" ], "listColumns": [ "segment3", "segment4" ] }
joinColumns
– Unternehmen B ermöglicht es Unternehmen A, sich bei anzumeldenidentifier2
, um Kunden aus Segmentdaten mit CRM-Daten abzugleichen. Unternehmen A und Unternehmen B haben mit dem Identitätsanbieter zusammengearbeitetidentifier2
, um die für diese Zusammenarbeit passenden zu erhalten. Sie haben keine anderen hinzugefügt,joinColumns
da sie glauben, dass sie die höchste und genaueste Übereinstimmungsrateidentifier2
bieten und andere Kennungen für die Abfragen nicht erforderlich sind.listColumns
– Unternehmen B ermöglicht es Unternehmen A, seine Daten mit -segment3
und -segment4
Attributen zu ergänzen, bei denen es sich um eindeutige Attribute handelt, die sie (mit Kunde A) erstellt, gesammelt und abgestimmt haben, um Teil der Datenanreicherung zu sein. Sie möchten, dass Unternehmen A diese Segmente für die Überlappung auf Zeilenebene erhält, da dies eine Zusammenarbeit zur Datenanreicherung ist. -
Unternehmen A erstellt eine CRM-Tabellenzuordnung zur Zusammenarbeit.
-
Unternehmen B erstellt eine Segmenttabellenzuordnung zur Zusammenarbeit.
-
Unternehmen A führt Abfragen wie die folgenden aus, um überlappende Kundendaten zu ergänzen.
SELECT companyA.internalid, companyB.segment3, companyB.segment4 INNER JOIN returns companyB ON companyA.identifier2 = companyB.identifier2 WHERE companyA.customercategory > 'xxx'
-
Unternehmen A und Unternehmen B überprüfen Abfrageprotokolle. Unternehmen B überprüft, ob die Abfrage mit dem übereinstimmt, was in der Zusammenarbeitsvereinbarung vereinbarten wurde.