차등 프라이버시 쿼리 팁 및 예제

AWS Clean Rooms 디퍼런셜 프라이버시는 범용 쿼리 구조를 사용하여 데이터 준비를 위한 Common Table Expressions () 및 일반적으로 사용되는 집계 함수 (예:, 또는CTEs) 와 같은 다양한 구조를 지원합니다. SQL COUNT SUM 런타임에 집계 쿼리 결과에 노이즈를 추가하여 데이터에 대한 사용자의 기여도를 파악하기 어렵게 하려면 AWS Clean Rooms 차등 개인 정보 보호를 위해서는 최종 SELECT statement 집계 함수를 사용자 수준 데이터에 대해 실행해야 합니다.

다음 예제에서는 athletic_brand_sales 데이터가 포함된 스포츠 브랜드와 공동 작업하면서 차등 프라이버시를 사용하여 데이터를 보호하려는 미디어 게시자의 socialco_impressions 및 socialco_users라는 테이블 2개를 사용합니다. 미디어 퍼블리셔는 이 user_id 열을 사용자 식별자 열로 구성했으며, 다음에서는 차등 개인 정보 보호를 활성화했습니다. AWS Clean Rooms. 광고주는 차등적인 개인 정보 보호가 필요하지 않으며 결합된 데이터를 사용하여 CTEs 쿼리를 실행하려고 합니다. 이들은 차등 개인 정보 보호 테이블을 CTE 사용하기 때문에 광고주는 해당 보호 테이블의 사용자 식별자 열을 열 목록에 포함시키고 사용자 식별자 CTE 열에 보호 테이블을 조인합니다.

WITH matches_table AS(
     SELECT si.user_id, si.campaign_id, s.sale_id, s.sale_price
     FROM socialco_impressions si
     JOIN socialco_users su
         ON su.user_id = si.user_id
     JOIN athletic_brand_sales s
         ON s.emailsha256 = su.emailsha256
     WHERE s.timestamp > si.timestamp
    
UNION ALL
 
     SELECT si.user_id, si.campaign_id, s.sale_id, s.sale_price
     FROM socialco_impressions si
     JOIN socialco_users su
         ON su.user_id = si.user_id
     JOIN athletic_brand_sales s
         ON s.phonesha256 = su.phonesha256
     WHERE s.timestamp > si.timestamp
)
        
SELECT COUNT (DISTINCT user_id) as unique_users
FROM matches_table
GROUP BY campaign_id
ORDER BY COUNT (DISTINCT user_id) DESC
LIMIT 5

마찬가지로 차등 프라이버시 보호 데이터 테이블에서 창 함수를 실행하려면 PARTITION BY 절에 사용자 식별자 열을 포함해야 합니다.

ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY conversion_id, user_id ORDER BY match_type, match_age) AS row