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Regla de análisis de tablas de mapeo de ID

En AWS Clean Rooms, una regla de análisis de tablas de mapeo de ID no es una regla de análisis independiente. Este tipo de regla de análisis se administra mediante datos de identidad dispares AWS Clean Rooms y se utiliza para unirlos a fin de facilitar las consultas. Se agrega automáticamente a las tablas de mapeo de ID y no se puede editar. Hereda los comportamientos de las demás reglas de análisis de la colaboración, siempre que esas reglas de análisis sean homogéneas.

La regla de análisis de la tabla de mapeo de ID refuerza la seguridad en una tabla de mapeo de ID. Impide que un miembro de la colaboración seleccione o inspeccione directamente la población no superpuesta entre los conjuntos de datos de los dos miembros mediante la tabla de mapeo de ID. La regla de análisis de la tabla de mapeo de ID se usa para proteger los datos confidenciales de la tabla de mapeo de ID cuando se usa implícitamente en consultas con otras reglas de análisis.

Con la regla de análisis de la tabla de mapeo de ID, se AWS Clean Rooms impone una superposición en ambos lados de la tabla de mapeo de ID si se expande. SQL Esto le permite realizar las siguientes tareas:

La estructura y la sintaxis de las consultas compatibles se definen en. Estructura y sintaxis de las consultas de la tabla de mapeo de ID

Los parámetros de la regla de análisis, definidos enControles de consulta de reglas de análisis de tablas de mapeo de ID, incluyen los controles de consulta y los controles de resultados de las consultas. Sus controles de consulta incluyen la capacidad de requerir la superposición de la tabla de mapeo de ID en JOIN las declaraciones (es decir,requireOverlap).

Estructura y sintaxis de las consultas de la tabla de mapeo de ID

Las consultas de las tablas que tienen una regla de análisis de tablas de mapeo de ID deben seguir la siguiente sintaxis.

--select_list_expression
SELECT 
provider.data_col, consumer.data_col 

--table_expression
FROM provider

JOIN idMappingTable idmt ON provider.id = idmt.sourceId

JOIN consumer ON consumer.id = idmt.targetId

                        

Tablas de colaboración

Las siguientes tablas representan las tablas configuradas que existen en una AWS Clean Rooms colaboración. La columna de identificadores de las tablas cr_drivers_license y cr_insurance representa una columna que coincide con la tabla de mapeo de identificadores.

cr_drivers_license

cr_insurance

Tabla de mapeo de ID

La siguiente tabla representa una tabla de mapeo de ID existente que coincide con las tablas cr_drivers_license y cr_insurance. No todas las entradas serán válidas para ambas tablas de colaboración. IDs

La regla de análisis de la tabla de mapeo de ID solo permite que las consultas se ejecuten en el conjunto de datos superpuestos, que tendría el siguiente aspecto:

Consultas de ejemplo

Los siguientes ejemplos muestran ubicaciones válidas para las uniones de la tabla de mapeo de ID:

-- Single ID mapping table
SELECT
    [ select_items ]
FROM
    cr_drivers_license cr_dl
    [ INNER | LEFT | RIGHT ] JOIN cr_identity_mapping_table idmt ON idmt.cr_drivers_license_id = cr_dl.id
    [ INNER | LEFT | RIGHT ] JOIN cr_insurance cr_in             ON idmt.cr_insurance_id       = cr_in.id
;

-- Single ID mapping table (Subquery)
SELECT
    [ select_items ]
FROM (
    SELECT
        [ select_items ]
    FROM
        cr_drivers_license cr_dl
        [ INNER | LEFT | RIGHT ] JOIN cr_identity_mapping_table idmt ON idmt.cr_drivers_license_id = cr_dl.id
        [ INNER | LEFT | RIGHT ] JOIN cr_insurance cr_in             ON idmt.cr_insurance_id       = cr_in.id
)
;

-- Single ID mapping table (CTE)
WITH
    matched_ids AS (
        SELECT
            [ select_items ]
        FROM
            cr_drivers_license cr_dl
            [ INNER | LEFT | RIGHT ] JOIN cr_identity_mapping_table idmt ON idmt.cr_drivers_license_id = cr_dl.id
            [ INNER | LEFT | RIGHT ] JOIN cr_insurance cr_in             ON idmt.cr_insurance_id       = cr_in.id
    )
SELECT
    [ select_items ]
FROM
    matched_ids
;

Consideraciones

Para conocer la estructura y la sintaxis de las consultas de la tabla de mapeo de ID, tenga en cuenta lo siguiente:

Controles de consulta de reglas de análisis de tablas de mapeo de ID

Con los controles de consulta de tablas de mapeo de ID, AWS Clean Rooms controla cómo se utilizan las columnas de la tabla para consultarla. Por ejemplo, controla qué columnas se utilizan para unir y qué columnas deben superponerse. La regla de análisis de tablas de mapeo de ID también incluye una funcionalidad que permite proyectar una, una o ambas sin necesidad de unaJOIN. sourceID targetID

En la siguiente tabla se explica cada control.

Estructura predefinida de la regla de análisis de la tabla de mapeo de ID

La estructura predefinida para una regla de análisis de tablas de mapeo de ID incluye protecciones predeterminadas que se aplican a y. sourceID targetID Esto significa que la columna con las protecciones aplicadas debe usarse en las consultas.

Puede configurar la regla de análisis de la tabla de mapeo de ID de las siguientes maneras:

El siguiente ejemplo muestra una estructura predefinida para una regla de análisis de tablas de mapeo de ID con las protecciones predeterminadas aplicadas a y. sourceID targetID En este ejemplo, la regla de análisis de la tabla de mapeo de ID solo permite una tanto INNER JOIN en la columna como en la sourceID columna. targetID

{
  "joinColumns": [
    "source_id",
    "target_id"
  ],
  "queryConstraints": [
    {
      "requireOverlap": {
        "columns": [
          "source_id",
          "target_id"
        ]
      }
    }
  ],
  "dimensionColumns": [] // columns that can be used in SELECT and JOIN
}

El siguiente ejemplo muestra una estructura predefinida para una regla de análisis de tablas de mapeo de ID con protecciones aplicadas a la. targetID En este ejemplo, la regla de análisis de la tabla de mapeo de ID solo permite una INNER JOIN en la columna. sourceID

{
  "joinColumns": [
    "source_id",
    "target_id"
  ],
  "queryConstraints": [
    {
      "requireOverlap": {
        "columns": [
          "target_id"
        ]
      }
    }
  ],
  "dimensionColumns": [
    "source_id"
  ]
}

El siguiente ejemplo muestra una estructura predefinida para una regla de análisis de tablas de mapeo de ID con protecciones aplicadas a la. sourceID En este ejemplo, la regla de análisis de la tabla de mapeo de ID solo permite una INNER JOIN en la columna. targetID

{
  "joinColumns": [
    "source_id",
    "target_id"
  ],
  "queryConstraints": [
    {
      "requireOverlap": {
        "columns": [
          "source_id"
        ]
      }
    }
  ],
  "dimensionColumns": [
    "target_id"
  ]
}

El siguiente ejemplo muestra una estructura predefinida para una regla de análisis de tablas de mapeo de ID sin la protección aplicada a la o. sourceID targetID En este ejemplo, la regla de análisis de la tabla de mapeo de ID permite una tanto INNER JOIN en la columna como en la sourceID columna. targetID

{
  "joinColumns": [
    "source_id",
    "target_id"
  ],
  "queryConstraints": [
    {
      "requireOverlap": {
        "columns": []
      }
    }
  ],
  "dimensionColumns": [
    "source_id",
    "target_id"
  ]
}

Regla de análisis de tablas de mapeo de ID: ejemplo

En lugar de escribir una larga declaración en cascada que haga referencia a la información de identificación personal (PII), por ejemplo, las empresas pueden utilizar la regla de análisis de la tabla de mapeo de identidades para utilizar la LiveRamp transcodificación multipartita. El siguiente ejemplo demuestra cómo se puede colaborar en el AWS Clean Rooms uso de la regla de análisis de tablas de mapeo de ID.

La empresa A es un anunciante que tiene datos de clientes y ventas, que se utilizarán como fuente. La empresa A también realiza la transcodificación en nombre de las partes de la colaboración y aporta las LiveRamp credenciales.

La empresa B es una editorial que tiene datos de eventos, que se utilizarán como objetivo.

Para crear una colaboración que permita analizar las tablas de mapeo de ID en colaboración, las empresas hacen lo siguiente: