ID 매핑 테이블 분석 규칙 - AWS Clean Rooms
ID 매핑 테이블 쿼리 구조 및 구문ID 매핑 테이블 분석 규칙 쿼리 컨트롤ID 매핑 테이블 분석 규칙 사전 정의된 구조ID 매핑 테이블 분석 규칙 — 예제

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ID 매핑 테이블 분석 규칙

에서 AWS Clean RoomsID 매핑 테이블 분석 규칙은 독립형 분석 규칙이 아닙니다. 이 유형의 분석 규칙은 서로 다른 ID 데이터에 의해 AWS Clean Rooms 관리되며 쿼리를 용이하게 하기 위해 서로 다른 ID 데이터를 결합하는 데 사용됩니다. ID 매핑 테이블에 자동으로 추가되며 편집할 수 없습니다. 분석 규칙이 동질적이면 협업에서 다른 분석 규칙의 동작을 상속합니다.

ID 매핑 테이블 분석 규칙은 ID 매핑 테이블의 보안을 강화합니다. 이는 컬래버레이션 구성원이 ID 매핑 테이블을 사용하여 두 구성원의 데이터셋 간에 겹치지 않는 모집단을 직접 선택하거나 조사하지 못하도록 제한합니다. ID 매핑 테이블 분석 규칙은 다른 분석 규칙이 포함된 쿼리에 암시적으로 사용될 때 ID 매핑 테이블의 민감한 데이터를 보호하는 데 사용됩니다.

ID 매핑 테이블 분석 규칙을 사용하면 확장된 ID 매핑 테이블의 양쪽에 겹침을 AWS Clean Rooms 적용합니다. SQL 이를 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • JOIN명령문에서 ID 매핑 테이블의 겹침을 사용하십시오.

    AWS Clean Rooms 겹치는 INNER 부분이 있는 경우 ID 매핑 테이블에서LEFT, 또는 RIGHT 조인을 허용할 수 있습니다.

  • 명령문에 매핑 테이블 열을 사용하십시오. JOIN

    SELECT,, WHERE HAVINGGROUP BY, 또는 명령문에는 매핑 테이블 열을 사용할 수 없습니다 ORDER BY (원본 ID 네임스페이스 연결 또는 대상 ID 네임스페이스 연결에 대한 보호 기능이 수정되지 않은 경우).

  • 확장된 SQL 버전에서는 암시적 및 AWS Clean Rooms 지원도 지원합니다 OUTERJOIN. JOIN CROSS JOIN 이러한 조인은 중복 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 대신 requireOverlap 조인해야 하는 열을 지정하는 데 AWS Clean Rooms 사용합니다.

지원되는 쿼리 구조 및 구문은 에 정의되어 있습니다. ID 매핑 테이블 쿼리 구조 및 구문

에 정의된 분석 규칙의 매개 변수에는 쿼리 컨트롤 및 쿼리 결과 컨트롤이 포함됩니다. ID 매핑 테이블 분석 규칙 쿼리 컨트롤 쿼리 컨트롤에는 JOIN 명령문에서 ID 매핑 테이블을 중복하도록 요구하는 기능 (즉,) 이 포함됩니다. requireOverlap

ID 매핑 테이블 쿼리 구조 및 구문

ID 매핑 테이블 분석 규칙이 있는 테이블에 대한 쿼리는 다음 구문을 준수해야 합니다.


--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

협업 테이블

다음 표는 AWS Clean Rooms 컬래버레이션에 존재하는 구성된 테이블을 나타냅니다. cr_drivers_license 및 cr_insurance 테이블의 id 열은 ID 매핑 테이블과 일치하는 열을 나타냅니다.

cr_drivers_license

id 운전자_이름 등록 현황
1 에두아르드 TX
2 데이나 MA
3 귀네스 IL

cr_인슈어런스

id 보험 계약자_이메일 정책_번호
a eduardo@internal.company.com 17f9d04e-f5be-4426-bdc4-250ed59c6529
b gwen@internal.company.com 3f0092db-2316-48a8-8d44-09cf8f6e6c64
c rosa@internal.company.com d7692e84-3d3c-47b8-b46d-a0d5345f0601

ID 매핑 테이블

다음 표는 cr_drivers_license 및 cr_insurance 테이블에서 일치하는 기존 ID 매핑 테이블을 나타냅니다. 모든 항목이 두 협업 테이블에 모두 포함되는 것은 아닙니다. IDs

cr_drivers_license_id cr_insurance_id
1 a
2 null
3 b
null c

ID 매핑 테이블 분석 규칙은 다음과 같이 중복되는 데이터 세트에 대해서만 쿼리를 실행할 수 있도록 허용합니다.

cr_drivers_license_id cr_insurance_id 운전자_이름 등록 현황 보험 계약자_이메일 정책_번호
1 a 에두아르드 TX eduardo@internal.company.com 17f9d04e-f5be-4426-bdc4-250ed59c6529
3 b 게네스 IL gwen@internal.company.com 3f0092db-2316-48a8-8d44-09cf8f6e6c64

쿼리 예제

다음 예는 ID 매핑 테이블 조인의 유효한 위치를 보여줍니다.

-- 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
;

고려 사항

ID 매핑 테이블 쿼리 구조 및 구문의 경우 다음 사항에 유의하세요.

  • 편집할 수 없습니다.

  • 기본적으로 ID 매핑 테이블에 적용됩니다.

  • 컬래버레이션 내에서 원본 및 대상 ID 네임스페이스 연결을 사용합니다.

  • ID 매핑 테이블은 기본적으로 ID 네임스페이스에서 가져온 열에 대한 기본 보호를 제공하도록 구성됩니다. 이 구성을 수정하여 ID 네임스페이스 (sourceID또는targetID) 에서 가져온 열을 쿼리의 모든 위치에 허용할 수 있습니다. 자세한 내용은 의 ID 네임스페이스 AWS Clean Rooms 단원을 참조하십시오.

  • ID 매핑 테이블 분석 규칙은 공동 작업의 다른 분석 규칙의 SQL 제한을 상속합니다.

ID 매핑 테이블 분석 규칙 쿼리 컨트롤

ID 매핑 테이블 쿼리 컨트롤을 사용하면 테이블의 열을 사용하여 테이블을 쿼리하는 방법을 AWS Clean Rooms 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 조인에 사용되는 열과 중복이 필요한 열을 제어합니다. ID 매핑 테이블 분석 규칙에는 별도의 필요 없이 둘 중 sourceID 하나 또는 둘 다를 투영할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. targetID JOIN

다음 표에서는 각 콘트롤에 대해 설명합니다.

컨트롤 정의 사용량
joinColumns 쿼리할 수 있는 구성원이 INNER JOIN 명령문에서 사용할 수 있는 열입니다. 외에는 쿼리의 다른 joinColumns 부분에서는 사용할 수 없습니다 INNERJOIN.

자세한 내용은 조인 컨트롤 단원을 참조하십시오.
dimensionColumns 쿼리할 수 있는 구성원이 in SELECT 및 GROUP BY 문에서 사용할 수 있는 열 (있는 경우)

A는 SELECT 및 에서 사용할 dimensionColumn 수 GROUP BY 있습니다.

A는 dimensionColumn 다음과 같이 나타날 수 joinKeys 있습니다.

괄호 dimensionColumns 안에 지정한 경우에만 JOIN 조항에 사용할 수 있습니다.
queryContraints:RequireOverlap

쿼리를 실행하려면 조인해야 하는 ID 매핑 테이블의 열.

이러한 열은 ID 매핑 테이블과 협업 테이블에 사용해야 합니다. JOIN

ID 매핑 테이블 분석 규칙 사전 정의된 구조

ID 매핑 테이블 분석 규칙의 사전 정의된 구조에는 및 에 적용되는 기본 보호 기능이 함께 제공됩니다. sourceID targetID 즉, 보호가 적용된 열을 쿼리에 사용해야 합니다.

다음과 같은 방법으로 ID 매핑 테이블 분석 규칙을 구성할 수 있습니다.

  • 둘 다 sourceID 및 targetID 보호됨

    이 구성에서는 sourceID 및 를 모두 targetID 투영할 수 없습니다. ID 매핑 테이블을 참조할 JOIN 때는 and를 a에서 사용해야 targetID 합니다. sourceID

  • 보호만 가능 targetID

    이 구성에서는 targetID 투영할 수 없습니다. ID 매핑 테이블을 JOIN 참조할 때는 a에서 사용해야 합니다. targetID 쿼리에 사용할 sourceID 수 있습니다.

  • sourceID보호만 가능

    이 구성에서는 sourceID 투영할 수 없습니다. ID 매핑 테이블을 JOIN 참조할 때는 sourceID 반드시 사용해야 합니다. 쿼리에 사용할 targetID 수 있습니다.

  • 둘 다 sourceID 아니거나 targetID 보호되지 않음

    이 구성에서 ID 매핑 테이블은 쿼리에 사용할 수 있는 특정 적용 대상이 아닙니다.

다음 예는 및 에 기본 보호 기능이 적용된 ID 매핑 테이블 분석 규칙의 사전 정의된 구조를 보여줍니다. sourceID targetID 이 예에서 ID 매핑 테이블 분석 규칙은 sourceID 열과 열 모두에 INNER JOIN a만 허용합니다. targetID 

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

다음 예에서는 ID 매핑 테이블 분석 규칙에 대한 사전 정의된 구조와 보호 기능이 적용된 방법을 보여줍니다. targetID 이 예제에서 ID 매핑 테이블 분석 규칙은 열에 대한 INNER JOIN 행만 허용합니다. sourceID 

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

다음 예제는 ID 매핑 테이블 분석 규칙에 대한 사전 정의된 구조와 보호 기능을 보여줍니다. sourceID 이 예제에서 ID 매핑 테이블 분석 규칙은 열에 대한 INNER JOIN 행만 허용합니다. targetID 

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

다음 예는 OR에 보호가 적용되지 않은 ID 매핑 테이블 분석 규칙에 대해 미리 정의된 구조를 보여줍니다. sourceID targetID 이 예제에서 ID 매핑 테이블 분석 규칙은 sourceID 열과 열 모두에 INNER JOIN a를 허용합니다. targetID 

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

ID 매핑 테이블 분석 규칙 — 예제

예를 들어 기업은 개인 식별 정보 (PII) 를 참조하는 긴 워터폴 설명을 작성하는 대신 ID 매핑 테이블 분석 규칙을 사용하여 LiveRamp 다자간 트랜스코딩을 사용할 수 있습니다. 다음 예제는 ID 매핑 테이블 분석 규칙을 AWS Clean Rooms 사용하여 협업할 수 있는 방법을 보여줍니다.

회사 A는 소스로 사용될 고객 및 판매 데이터를 보유한 광고주입니다. 또한 A사는 협업 당사자를 대신하여 트랜스코딩을 수행하고 자격 증명을 가져옵니다. LiveRamp

회사 B는 대상으로 사용될 이벤트 데이터를 보유한 게시자입니다.

참고

회사 A나 회사 B에서 LiveRamp 트랜스코딩 자격 증명을 제공하고 트랜스코딩을 수행할 수 있습니다.

협업을 통해 ID 매핑 테이블을 분석할 수 있는 협업을 구축하기 위해 회사는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

  1. 회사 A는 공동 작업을 만들고 멤버십을 생성합니다. 회사 B가 추가되고 B사는 협업 멤버십도 생성합니다.

  2. 회사 A는 콘솔을 AWS Entity Resolution 사용하여 기존 ID 네임스페이스 소스를 연결하거나 새 ID 네임스페이스 소스를 생성합니다. AWS Clean Rooms

    회사 A는 판매 데이터와 ID 매핑 테이블의 해당 열에 입력된 열을 사용하여 구성된 테이블을 만듭니다. sourceId

    ID 네임스페이스 소스는 트랜스코딩할 데이터를 제공합니다.

  3. 회사 B는 콘솔을 사용하여 기존 ID 네임스페이스 대상을 연결하거나 새 ID 네임스페이스 대상을 생성합니다. AWS Entity Resolution AWS Clean Rooms

    회사 B는 이벤트 데이터와 ID 매핑 테이블에 입력된 열을 사용하여 구성된 테이블을 만듭니다. targetId

    ID 네임스페이스 대상은 트랜스코딩할 데이터를 제공하지 않고 구성과 관련된 메타데이터만 제공합니다. LiveRamp

  4. 회사 A는 협업과 관련된 두 개의 ID 네임스페이스를 발견하고 ID 매핑 테이블을 만들고 채웁니다.

  5. 회사 A는 ID 매핑 테이블을 결합하여 두 데이터세트에 대해 쿼리를 실행합니다.

    --- this would be valid for Custom or List
SELECT provider.data_col, consumer.data_col
FROM provider
  JOIN idMappingTable-123123123123-myMappingWFName idmt 
     ON provider.id = idmt.sourceId
  JOIN consumer 
     ON consumer.id = idmt.targetId