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中的自訂分析規則 AWS Clean Rooms

在 中 AWS Clean Rooms，自訂分析規則是一種新的分析規則類型，允許自訂查詢在設定的資料表上執行。自訂 SQL 查詢仍然限制為只有 SELECT命令，但可以使用比彙總和清單查詢更多的 SQL 建構 （例如，視窗函數、OUTER JOIN、CTEs 或子查詢；如需完整清單，請參閱 AWS Clean Rooms SQL 參考)。自訂 SQL 查詢不需要遵循查詢結構，例如彙總和列出查詢。

自訂分析規則支援比彙總和列出分析規則所支援更進階的使用案例，例如自訂屬性分析、基準化、增量分析和對象探索。這是彙總和列出分析規則所支援之使用案例的超集。

自訂分析規則也支援差異隱私權。差異隱私權是資料隱私權保護的數學嚴格架構。如需詳細資訊，請參閱AWS Clean Rooms 差異隱私權。當您建立分析範本時， AWS Clean Rooms 差異隱私權會檢查範本，以判斷它是否與 AWS Clean Rooms 差異隱私權的一般用途查詢結構相容。此驗證可確保您不會建立差異受隱私權保護資料表不允許的分析範本。

若要設定自訂分析規則，資料擁有者可以選擇允許儲存在分析範本中的特定自訂查詢在其設定的資料表上執行。資料擁有者會檢閱分析範本，再將其新增至自訂分析規則中允許的分析控制項。分析範本僅在建立它們的協同合作中可用和可見 （即使資料表與其他協同合作相關聯），並且只能由可在該協同合作中查詢的成員執行。

或者，成員可以選擇允許其他成員 （查詢提供者） 建立查詢，而無需檢閱。成員在自訂分析規則中新增允許查詢提供者控制的查詢提供者帳戶。如果查詢提供者是可以查詢的成員，他們可以直接在設定的資料表上執行任何查詢。查詢提供者也可以透過建立分析範本來建立查詢。查詢提供者建立的任何查詢都會自動允許在 AWS 帳戶 存在 且與資料表相關聯的所有協同合作中，於資料表上執行。

此頁面包含下列區段：

自訂分析規則支援下列隱私權增強控制項：

自訂分析規則結構

下列預先定義的結構顯示自訂分析規則中的可用控制項。僅包含使用案例所需的控制項。differentialPrivacy 控制項中的userIdentifier值是可唯一識別使用者的欄，例如 user_id。當您在協同合作中開啟了兩個或多個具有差異隱私權的資料表時， AWS Clean Rooms 會要求您在兩個分析規則中設定與使用者識別符欄相同的資料欄。這可維持資料表之間使用者的一致定義。

{
  "allowedAnalyses": ["ANY_QUERY"] | string[],
  "allowedAnalysisProviders": [],
  "disallowedOutputColumns": [],
  "aggregationThresholds": [
    {
      "identityColumns": [],
      "minimumIdentityCount": number,
      "type": "COUNT_DISTINCT",
      "allowedAggregateExpressionType": "COLUMNS_ONLY" | "ANY_EXPRESSION",
      "outputColumnThresholds": [
        {
          "outputColumnName": string,
          "minimumIdentityCount": number
        }
      ]
    }
  ],
  "comparisonControls": {
    "allowedLiteralComparisonColumns": [],
    "allowedColumnComparisonColumns": []
  },
  "differentialPrivacy": {
    "columns": [
      {
        "name": "userIdentifier"
      }
    ]
  }
}

您可擇一方法：

您也可以設定下列任何控制項：

建議設定最低彙總閾值與比較控制項。閾值本身仍然會保持低基數或半識別資料欄的可比較性，這可能會以非預期的方式縮小結果範圍。

當您的資料表包含低基數或半識別資料欄時，例如郵遞區號或年齡範圍，或是查詢執行器未完全信任時，請務必設定比較控制項。如需顯示兩個控制項一起設定的工作範例，請參閱 具有最低彙總閾值和比較控制項的自訂分析規則範例。

具有分析範本的自訂分析規則範例

下列範例示範兩家公司如何使用自訂分析規則 AWS Clean Rooms 在 中協作。

A 公司有客戶和銷售資料。A 公司有興趣了解 B 公司網站上的廣告行銷活動銷售增量。B 公司具有對公司有用的瀏覽資料和客群屬性 （例如，檢視廣告時所使用的裝置）。

A 公司有他們想要在協同合作中執行的特定增量查詢。

若要建立協同合作並在協同合作中執行自訂分析，公司會執行下列動作：

具有最低彙總閾值的自訂分析規則範例

下列範例示範兩個公司如何使用具有最低彙總閾值 AWS Clean Rooms 的自訂分析規則來協作，而不是檢閱個別分析範本。

A 公司是發佈者，其impressions資料表包含 user_id、 campaign_id和 event_date。B 公司是廣告商，想要衡量行銷活動的範圍，也就是看到特定行銷活動的不同使用者數量。A 公司想要確保沒有任何查詢結果可以顯示個人或小型群組，因此會使用最低彙總閾值，而不是檢閱個別分析範本。

若要建立協同合作並執行自訂分析，公司會執行下列動作：

與分析範本方法的主要區別在於，A 公司從未檢閱過特定查詢。反之，A 公司依賴閾值來限制任何查詢可以傳回的內容。如需詳細資訊，請參閱最小彙總閾值及比較控制項。

具有最低彙總閾值和比較控制項的自訂分析規則範例

建議的基準組態是設定最小彙總閾值與比較控制項。僅閾值可確保每個結果列代表最低數量的不同資料主體，但不會阻止對低基數或半識別資料欄進行比較。如果沒有比較控制項，查詢執行器仍然可以篩選或聯結這些資料欄，可能會以非預期的方式縮小結果範圍。

當您的資料表包含低基數或半識別資料欄時，例如郵遞區號或年齡段，或是查詢執行器未完全信任時，請務必設定比較控制項。新增比較控制項會限制哪些資料欄可以顯示在常值比較和column-to-column比較中，從而消除閾值單獨保持開啟的差距。

下列組態結合了這兩種控制項：

{
  "aggregationThresholds": [
    {
      "identityColumns": [
        "user_id"
      ],
      "minimumIdentityCount": 100,
      "type": "COUNT_DISTINCT",
      "allowedAggregateExpressionType": "COLUMNS_ONLY"
    }
  ],
  "comparisonControls": {
    "allowedLiteralComparisonColumns": [
      "campaign_id"
    ],
    "allowedColumnComparisonColumns": [
      "user_id"
    ]
  },
  "allowedAnalyses": [
    "ANY_QUERY"
  ],
  "allowedAnalysisProviders": [
    "444455556666"
  ]
}

使用此組態，每個結果列代表至少 100 個不同的資料主體。查詢執行器可以使用campaign_id常值比較進行篩選，並使用資料user_idcolumn-to-column比較進行聯結。由於已設定比較允許清單，因此完全無法在比較中使用未列出的任何資料欄，包括郵遞區號或年齡段等低基數資料欄。

如需每個控制項的詳細資訊，請參閱 最小彙總閾值和 比較控制項。如需也包含不允許輸出資料欄的完整組態，請參閱 整合練習。

整合練習

下列範例顯示自訂分析規則類型的完整組態，使用不允許的輸出資料欄、最小彙總閾值和比較控制項。此組態會強制執行 100 個不同資料主體的最小彙總，user_id防止 在查詢結果中投影，並允許查詢執行器分析加入資料user_id欄的客戶交集。

此政策也允許對低敏感度資料欄status和 進行常值比較篩選，以授予額外的彈性price，並覆寫資料campaign_id欄的最低彙總閾值為 5：

{
  "disallowedOutputColumns": [
    "user_id"
  ],
  "comparisonControls": {
    "allowedLiteralComparisonColumns": [
      "status",
      "price"
    ],
    "allowedColumnComparisonColumns": [
      "user_id"
    ]
  },
  "aggregationThresholds": [
    {
      "identityColumns": [
        "user_id"
      ],
      "minimumIdentityCount": 100,
      "type": "COUNT_DISTINCT",
      "allowedAggregateExpressionType": "COLUMNS_ONLY",
      "outputColumnThresholds": [
        {
          "outputColumnName": "campaign_id",
          "minimumIdentityCount": 5
        }
      ]
    }
  ],
  "allowedAnalyses": [
    "ANY_QUERY"
  ],
  "allowedAnalysisProviders": [
    "444455556666",
    "333366669999"
  ]
}