Regel für die Listenanalyse - AWS Clean Rooms

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Regel für die Listenanalyse

Anmerkung

Gilt für: AWS Clean Rooms SQL Analytics-Engine

In AWS Clean Rooms gibt eine Listenanalyseregel Listen mit Überschneidungen zwischen der konfigurierten Tabelle, der sie hinzugefügt wurde, und den konfigurierten Tabellen des Mitglieds, das Abfragen durchführen kann, auf Zeilenebene aus. Das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, führt Abfragen aus, die eine Listenanalyseregel enthalten.

Der Regeltyp „Listenanalyse“ unterstützt Anwendungsfälle wie Anreicherung und Zielgruppenbildung.

Weitere Informationen zur vordefinierten Abfragestruktur und Syntax für diese Analyseregel finden Sie unterVordefinierte Struktur der Listenanalyseregel.

Die Parameter der in Regel für die Listenanalyse — Steuerelemente abfragen definierten Listenanalyseregel verfügen über Abfragesteuerelemente. Zu den Abfragesteuerelementen gehört die Möglichkeit, die Spalten auszuwählen, die in der Ausgabe aufgeführt werden können. Für die Abfrage ist mindestens eine Verknüpfung mit einer konfigurierten Tabelle des Mitglieds erforderlich, das Abfragen entweder direkt oder transitiv durchführen kann.

Es gibt keine Steuerelemente für Abfrageergebnisse wie bei der Aggregationsanalyseregel.

Listenabfragen können nur mathematische Operatoren verwenden. Sie können keine anderen Funktionen (wie Aggregation oder Skalar) verwenden.

Struktur und Syntax von Abfragen auflisten

Abfragen in Tabellen, für die eine Listenanalyseregel gilt, 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 werden alle in der vorherigen Syntax aufgeführten Ausdrücke erklärt.

Expression Definition Beispiele
select_list_expression

Eine durch Kommas getrennte Liste, die mindestens einen Tabellenspaltennamen enthält.

Ein DISTINCT Parameter ist erforderlich.

Anmerkung

select_list_expressionSie können Spalten mit oder ohne den AS Parameter als Alias verwenden.

Es unterstützt auch den TOP Parameter. Weitere Informationen finden Sie in der AWS Clean Rooms SQLReferenz.

SELECT DISTINCT segment

table_expression

Eine Tabelle oder eine Verknüpfung von Tabellen, mit der eine join_condition Verbindung hergestellt join_condition werden soll.

join_conditiongibt einen booleschen Wert zurück.

Die table_expression Stützen:

  • Ein bestimmter JOIN Typ (INNER JOIN)

  • Die Bedingungen für den Gleichheitsvergleich innerhalb von join_condition (=)

  • Logische Operatoren (AND,OR).

FROM consumer_table INNER JOIN provider_table ON consumer_table.identifier1 = provider_table.identifier1 AND consumer_table.identifier2 = provider_table.identifier2
where_expression Ein bedingter Ausdruck, der einen booleschen Wert zurückgibt. Er kann aus folgenden Elementen bestehen:
  • Tabellenspaltennamen

  • Mathematische Operatoren

  • Zeichenkettenliterale

  • Numerische Literale

Unterstützte Vergleichsbedingungen sind (=, >, <, <=, >=, <>, !=, NOT, IN, NOT IN, LIKE, IS NULL, IS NOT NULL).

Unterstützte logische Operatoren sind (AND, OR).

Das where_expression ist optional.

WHERE state + '_' + city = 'NY_NYC'

WHERE timestampColumn = timestampColumn2 - 14

limit_expression

Dieser Ausdruck muss eine positive Ganzzahl enthalten. Er kann auch durch einen TOP Parameter ersetzt werden.

Das limit_expression ist optional.

LIMIT 100

Beachten Sie bei der Struktur und Syntax von Listenabfragen Folgendes:

  • SQLAndere Befehle als SELECT werden nicht unterstützt.

  • Unterabfragen und allgemeine Tabellenausdrücke (zum Beispiel WITH) werden nicht unterstützt

  • HAVING, GROUP BY, und ORDER BY Klauseln werden nicht unterstützt

  • OFFSETParameter wird nicht unterstützt

Regel für die Listenanalyse — Steuerelemente abfragen

Mit Steuerelementen für Listenabfragen 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 SELECT Anweisung und WHERE Klausel.

In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Steuerelemente erläutert.

Steuerelemente verbinden

Mit Join-Steuerelementen können Sie steuern, wie Ihre Tabelle mit anderen Tabellen in table_expression verknüpft werden kann. AWS Clean Rooms unterstützt nur INNER JOIN. In der Listenanalyseregel mindestens eine INNER JOINist erforderlich, und das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, muss eine Tabelle, deren Eigentümer es ist, in die Datei aufnehmen INNER JOIN. Das bedeutet, dass sie Ihren Tisch mit ihrem Tisch verbinden müssen, entweder direkt oder transitiv.

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 JOINAnweisungen können nur Spalten verwenden, die joinColumn in Ihrer Analyseregel explizit als a kategorisiert wurden.

Das Tool INNER JOINmuss mit einer Tabelle joinColumn aus Ihrer konfigurierten Tabelle und mit einer Tabelle joinColumn aus einer anderen konfigurierten Tabelle in der Kollaboration arbeiten. Sie entscheiden, als welche Spalten aus Ihrer Tabelle verwendet werden könnenjoinColumn.

Jede Übereinstimmungsbedingung innerhalb der ON Eine Klausel ist erforderlich, um die Gleichheitsvergleichsbedingung (=) zwischen zwei Spalten zu verwenden.

Mehrere Übereinstimmungsbedingungen innerhalb einer ON Klausel kann sein:

  • Kombiniert mit dem AND logischen Operator

  • Mit dem OR logischen Operator getrennt

Anmerkung

Alle JOIN Die Abgleichsbedingungen müssen einer Zeile auf jeder Seite der Zeile entsprechen JOIN. Alle Bedingungen, die durch einen OR oder einen AND logischen Operator miteinander verbunden sind, müssen dieser Anforderung ebenfalls entsprechen.

Das Folgende ist 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

Das Folgende ist 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 Sie dem Mitglied, das Abfragen durchführen kann, gestatten möchten, in der INNER JOINAussage.

Dieselbe Spalte kann nicht sowohl als als joinColumn auch kategorisiert werden listColumn (sieheSteuerelemente auflisten).

joinColumnkann in keinem anderen Teil der Abfrage verwendet werden als INNER JOIN.

Steuerelemente auflisten

Listensteuerelemente steuern die Spalten, die in der Abfrageausgabe aufgeführt (d. h. in der SELECT Anweisung verwendet) oder zum Filtern von Ergebnissen verwendet werden können (d. h. in der WHERE Aussage).

Kontrolle Definition Verwendung
listColumns Die Spalten, die Sie dem Mitglied, das Abfragen abfragen kann, im SELECT und verwenden dürfen WHERE A listColumn kann in SELECT und verwendet werden WHERE.

Dieselbe Spalte kann nicht gleichzeitig als ein listColumn und verwendet werdenjoinColumn.

Vordefinierte Struktur der Listenanalyseregel

Das folgende Beispiel enthält eine vordefinierte Struktur, die zeigt, wie Sie eine Listenanalyseregel abschließen.

MyTableBezieht sich im folgenden Beispiel auf Ihre Datentabelle. Sie können jede Information user input placeholder durch Ihre eigenen Informationen ersetzen.

{ "joinColumns": [MyTable column name(s)], "listColumns": [MyTable column name(s)], }

Regel zur Listenanalyse — Beispiel

Das folgende Beispiel zeigt, wie zwei Unternehmen AWS Clean Rooms mithilfe der Listenanalyse zusammenarbeiten können.

Unternehmen A verfügt über Daten zum Kundenbeziehungsmanagement (CRM). Unternehmen A möchte zusätzliche Segmentdaten über seine Kunden erhalten, um mehr über ihre Kunden zu erfahren und möglicherweise Attribute als Input für andere Analysen zu verwenden. Unternehmen B verfügt über Segmentdaten, die aus eindeutigen Segmentattributen bestehen, die das Unternehmen auf der Grundlage seiner eigenen Daten erstellt hat. Unternehmen B möchte Unternehmen A die eindeutigen Segmentattribute nur für Kunden zur Verfügung stellen, deren Daten sich mit den Daten von Unternehmen A überschneiden.

Die Unternehmen beschließen, zusammenzuarbeiten, damit Unternehmen A die sich überschneidenden Daten anreichern kann. Unternehmen A ist das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, und Unternehmen B ist der Mitwirkende.

Um eine Zusammenarbeit zu erstellen und gemeinsam eine Listenanalyse durchzuführen, gehen die Unternehmen wie folgt vor:

  1. Unternehmen A erstellt eine Kollaboration und erstellt eine Mitgliedschaft. Die Kollaboration hat Firma B als weiteres Mitglied der Kollaboration. Unternehmen A aktiviert die Abfrageprotokollierung in der Kollaboration und sie aktiviert die Abfrageprotokollierung in ihrem Konto.

  2. Unternehmen B erstellt eine Mitgliedschaft in der Kollaboration. Es aktiviert die Abfrageprotokollierung in seinem Konto.

  3. Firma A erstellt eine CRM konfigurierte Tabelle

  4. 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 möchte mithilfe von hashedemail und/oder thirdpartyid (von einem Identitätsanbieter bezogen) Kunden anhand von CRM Daten anhand von Segmentdaten zuordnen. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass Unternehmen A angereicherte Daten den richtigen Kunden zuordnet. Sie verfügen über zwei joinColumns , um die Trefferquote der Analyse potenziell zu verbessern.

    listColumns— Unternehmen A verwendetlistColumns, um zusätzlich angereicherte Säulen zu beziehen und in ihren eigenen Systemen zu verwenden. internalid Sie fügen segment1 hinzu segment2 und customercategory beschränken die Anreicherung möglicherweise auf bestimmte Segmente, indem sie sie in Filtern verwenden.

  5. Firma B erstellt eine segmentkonfigurierte Tabelle.

  6. Firma B fügt die Analyseregel zur segmentkonfigurierten Tabelle hinzu.

    { "joinColumns": [ "identifier2" ], "listColumns": [ "segment3", "segment4" ] }

    joinColumns— Unternehmen B ermöglicht es Unternehmen A, gemeinsam Kunden identifier2 anhand von Segmentdaten mit CRM Daten abzugleichen. Unternehmen A und Unternehmen B arbeiteten mit dem Identitätsanbieter zusammen, um herauszufinden, identifier2 welche Identität für diese Zusammenarbeit geeignet wäre. Andere wurden nicht hinzugefügt, joinColumns da sie der Meinung waren, dass sie die höchste und genaueste Trefferquote identifier2 bieten und andere Identifikatoren für die Abfragen nicht erforderlich sind.

    listColumns— Unternehmen B ermöglicht es Unternehmen A, seine Daten mit segment3 segment4 Attributen anzureichern. Dabei handelt es sich um einzigartige Attribute, die das Unternehmen im Rahmen der Datenanreicherung erstellt, gesammelt und (mit Kunde A) abgestimmt hat. Sie möchten, dass Unternehmen A diese Segmente für die Überschneidung auf Zeilenebene erhält, da es sich um eine Zusammenarbeit im Bereich der Datenanreicherung handelt.

  7. Firma A erstellt eine CRM Tabellenzuordnung zur Kollaboration.

  8. Firma B erstellt eine Segmenttabellenzuordnung zur Kollaboration.

  9. Unternehmen A führt Abfragen wie die folgende aus, um sich überschneidende Kundendaten anzureichern.

    SELECT companyA.internalid, companyB.segment3, companyB.segment4 INNER JOIN returns companyB ON companyA.identifier2 = companyB.identifier2 WHERE companyA.customercategory > 'xxx'
  10. Unternehmen A und Unternehmen B überprüfen die Abfrageprotokolle. Unternehmen B überprüft, ob die Anfrage mit dem übereinstimmt, was in der Kooperationsvereinbarung vereinbart wurde.