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# 複数のパーティションが必要かどうかを判断する
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デフォルトでは、すべてのビーコンはパーティションを使用して算出されます。最も簡単な設定では、ビーコンは 1 つのパーティションを使用します。追加のパーティションを使用することは、スキュー、ホット値、および周波数漏洩に対処するのに役立つ調整決定ですが、クエリはパーティションごとに 1 回発行する必要があるため、クエリファンアウトを増やすこともできます。このセクションでは、1 つのパーティションで十分であるタイミングと、複数のパーティションを設定するタイミングについて説明します。

## 母集団と統一性から始める
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まず、ビーコンを作成する予定の属性を評価します。
+  **母集団サイズ**: ビーコンは、ビーコン化を有効にするのに十分な個別の値 (たとえば、少なくとも 32 個の一意の値) を持つフィールドから派生する必要があります。この要件が満たされない場合、パーティションの数を増やすと、より効果的に値を分散できます。
+  **頻度分布**: 均一性分析を使用して、属性の分布がほぼ均一であるか、顕著な歪みを示しているかを評価します。

  属性にほぼ均一な分布がある場合、通常は 1 つのパーティションで十分です。ディストリビューションが歪んでいるか、明確なホット値が含まれている場合は、複数のパーティションを設定することをお勧めします。

## 複数のパーティションが推奨される場合
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次の条件が 1 つ以上適用される場合は、複数のパーティションを設定することをお勧めします。
+  **ホット値またはホットビーコン**: 少数の値は、他の値よりもはるかに頻繁に表示されます (たとえば、非常に一般的な姓）。これらの値は、同一のビーコンの非常に大きなグループを作成し、他の値との区別を容易にします。
+  **不均等なデータ分布**: 一部の値は頻繁に表示されますが、他の値の多くは数回しか表示されません。これらのまれな値は、他の とブレンドするのに十分な頻度で発生しないため、十分に大きなグループ内で保護するのが難しくなります。
+  **ビーコンの長さを長くする必要があります**。ビーコンの長さを長くすると、クエリの精度は向上しますが、衝突の可能性は低くなります。パーティション分割は、複数のパーティションに値を分散することで、衝突を維持するのに役立ちます。各パーティションには独自のビーコンスペースがあるため、同じ値が異なるパーティション内の異なる値と衝突し、プライバシーと精度のバランスを取ることができます。
+  **属性のハイボリューム検索**: 属性は頻繁にクエリされ、誤検出は高価です。パーティション分割を使用すると、ビーコンの長さを増やして誤検出を減らしながら、許容可能なプライバシー保護を維持できます。

## 1 つのパーティションで十分である場合
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1 つのパーティションの使用は、次の場合に適切です。
+ 属性の分布はほぼ均一で、均一性チェックに合格します。
+ 属性が検索述語として使用されることはめったになく、誤検出や頻度漏洩も大きな懸念事項ではありません。

このような場合、単一のパーティションで属性を設定する方が簡単で、追加のクエリファンアウトを回避できます。

一般的に、属性がビーコン化に適しているが、単一のパーティションでは満たすことができないスキュー、ホット値、または匿名性の制約を示す場合、複数のパーティションを設定すると、より安全で柔軟なソリューションが提供されます。