Differential Privacy 查询技巧和示例

AWS Clean Rooms 差异隐私使用通用查询结构来支持各种结构，例如用于数据准备的SQL公用表表达式 (CTEs) 和常用的聚合函数COUNT，例如、或。SUM为了通过在运行时向聚合查询结果添加噪音来混淆任何可能的用户在数据中的贡献，Difersient Privacy 要求最终SELECT statement版本中的聚合函数在用户级数据上运行。 AWS Clean Rooms

以下示例使用来自一个媒体发布者的两个名为 socialco_impressions 和 socialco_users 的表，该发布者希望使用差别隐私保护数据，同时与一个具有 athletic_brand_sales 数据的运动品牌协作。该媒体发布者已将 user_id 列配置为用户标识符列，同时在 AWS Clean Rooms中启用差别隐私。广告商不需要差异隐私保护，而是希望使用组合数据CTEs进行查询。由于广告商CTE使用受隐私保护的差异表，因此广告商将这些受保护表中的用户标识符列包含在CTE列列表中，并将受保护的表加入到用户标识符列上。

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

同样，如果要对受差别隐私保护的数据表运行窗口函数，您必须在 PARTITION BY 子句中包含用户标识符列。

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