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Regola di analisi della tabella di mappatura degli ID

In AWS Clean Rooms, una regola di analisi della tabella di mappatura degli ID non è una regola di analisi autonoma. Questo tipo di regola di analisi è gestita AWS Clean Rooms e utilizzata per unire dati di identità diversi per facilitare l'esecuzione di query. Viene aggiunta automaticamente alle tabelle di mappatura degli ID e non può essere modificata. Eredita i comportamenti delle altre regole di analisi previste dalla collaborazione, purché tali regole di analisi siano omogenee.

La regola di analisi della tabella di mappatura degli ID impone la sicurezza su una tabella di mappatura degli ID. Impedisce a un membro della collaborazione di selezionare o ispezionare direttamente la popolazione non sovrapposta tra i set di dati dei due membri utilizzando la tabella di mappatura degli ID. La regola di analisi della tabella di mappatura degli ID viene utilizzata per proteggere i dati sensibili nella tabella di mappatura degli ID quando viene utilizzata implicitamente in query con altre regole di analisi.

Con la regola di analisi della tabella di mappatura degli ID, AWS Clean Rooms impone una sovrapposizione su entrambi i lati della tabella di mappatura degli ID in caso di espansione. SQL Ciò consente di eseguire le seguenti attività:

La struttura e la sintassi delle interrogazioni supportate sono definite in. Struttura e sintassi delle query della tabella di mappatura degli ID

I parametri della regola di analisi, definita inControlli di interrogazione delle regole di analisi delle tabelle di mappatura degli ID, includono i controlli di interrogazione e i controlli dei risultati delle query. I suoi controlli di interrogazione includono la possibilità di richiedere la sovrapposizione della tabella di mappatura degli ID nelle JOIN istruzioni (ovvero,). requireOverlap

Struttura e sintassi delle query della tabella di mappatura degli ID

Le interrogazioni su tabelle che dispongono di una regola di analisi delle tabelle di mappatura degli ID devono rispettare la seguente sintassi.

--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

                        

Tabelle di collaborazione

Le tabelle seguenti rappresentano tabelle configurate esistenti in una AWS Clean Rooms collaborazione. La colonna id in entrambe le tabelle cr_drivers_license e cr_insurance rappresenta una colonna da abbinare alla tabella di mappatura degli ID.

cr_drivers_license

cr_insurance

Tabella di mappatura degli ID

La tabella seguente rappresenta una tabella di mappatura degli ID esistente che corrisponde alle tabelle cr_drivers_license e cr_insurance. Non tutte le voci avranno per entrambe le tabelle di collaborazione. IDs

La regola di analisi della tabella di mappatura degli ID consente solo l'esecuzione di query sull'insieme di dati sovrapposti, che avrebbero il seguente aspetto:

Query di esempio

Gli esempi seguenti mostrano posizioni valide per i join della tabella di mappatura degli 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
;

Considerazioni

Per quanto riguarda la struttura e la sintassi delle query della tabella di mappatura degli ID, tenete presente quanto segue:

Controlli di interrogazione delle regole di analisi delle tabelle di mappatura degli ID

Con i controlli di interrogazione della tabella di mappatura degli ID, AWS Clean Rooms controlla come le colonne della tabella vengono utilizzate per interrogare la tabella. Ad esempio, controlla quali colonne vengono utilizzate per l'unione e quali colonne devono essere sovrapposte. La regola di analisi della tabella di mappatura degli ID include anche funzionalità che consentono di consentire la sourceID targetID proiezione di, la o entrambe senza richiedere un. JOIN

La tabella seguente illustra ogni controllo.

Struttura predefinita della regola di analisi della tabella di mappatura degli ID

La struttura predefinita per una regola di analisi della tabella di mappatura degli ID include protezioni predefinite che vengono applicate alla e. sourceID targetID Ciò significa che la colonna con le protezioni applicate deve essere utilizzata nelle query.

È possibile configurare la regola di analisi della tabella di mappatura degli ID nei seguenti modi:

L'esempio seguente mostra una struttura predefinita per una regola di analisi della tabella di mappatura degli ID con le protezioni predefinite applicate alla sabbia. sourceID targetID In questo esempio, la regola di analisi della tabella di mappatura degli ID consente solo un valore sia INNER JOIN sulla colonna che sulla colonna. sourceID targetID

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

L'esempio seguente mostra una struttura predefinita per una regola di analisi della tabella di mappatura degli ID con protezioni applicate a. targetID In questo esempio, la regola di analisi della tabella di mappatura degli ID consente solo un on the column. INNER JOIN sourceID

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

L'esempio seguente mostra una struttura predefinita per una regola di analisi della tabella di mappatura degli ID con protezioni applicate a. sourceID In questo esempio, la regola di analisi della tabella di mappatura degli ID consente solo un on the column. INNER JOIN targetID

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

L'esempio seguente mostra una struttura predefinita per una regola di analisi della tabella di mappatura degli ID senza protezioni applicate all'or. sourceID targetID In questo esempio, la regola di analisi della tabella di mappatura degli ID consente un'impostazione sia INNER JOIN sulla colonna che sulla colonna. sourceID targetID

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

Regola di analisi della tabella di mappatura degli ID: esempio

Invece di scrivere una lunga dichiarazione a cascata che faccia riferimento a informazioni di identificazione personale (PII), ad esempio, le aziende possono utilizzare la regola di analisi delle tabelle di mappatura degli ID per utilizzare la transcodifica multipartitica. LiveRamp L'esempio seguente dimostra come è possibile collaborare all'utilizzo della regola di analisi delle tabelle di mappatura degli ID AWS Clean Rooms .

La società A è un inserzionista che dispone di dati sui clienti e sulle vendite, che verranno utilizzati come fonte. La società A esegue anche la transcodifica per conto delle parti coinvolte nella collaborazione e fornisce le credenziali. LiveRamp

La società B è un editore che dispone di dati sugli eventi, che verranno utilizzati come destinazione.

Per creare una collaborazione che consenta l'analisi delle tabelle di mappatura degli ID in collaborazione, le aziende eseguono le seguenti operazioni: