Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Konfigurierte Tabellen in AWS Clean Rooms
Eine *konfigurierte Tabelle* ist ein Verweis auf eine vorhandene Tabelle in einer Datenquelle. Sie enthält eine Analyseregel, die festlegt, wie die Daten abgefragt werden können, AWS Clean Rooms und kann ein Datenzugriffsbudget zur Steuerung der Tabellennutzung beinhalten. Konfigurierte Tabellen können einer oder mehreren Kollaborationen zugeordnet werden.
Mit AWS Clean Rooms können Sie Aggregationsanalysen für Ereignisdaten durchführen, z. B. die Anzahl der Käufe im Vergleich zur Anzahl der Käufe. Sie können auch Listenanalysen für Ereignisdaten durchführen, z. B. die Anreicherung sich überschneidender Kundendaten von Segmentdaten bis hin zu CRM-Daten. Sie können auch benutzerdefinierte Abfragen durchführen und unterschiedliche Datenschutzeinstellungen für Veranstaltungsdaten wie Zuschauerdaten und Segmentattribute festlegen. Für jeden dieser Analysetypen können Sie Budgets für den Datenzugriff festlegen, um zu überwachen und zu kontrollieren, auf welche Menge Ihrer Daten über Abfragen zugegriffen wird.
Zunächst erstellen Sie eine Kollaboration in AWS Clean Rooms und fügen die hinzu, die AWS-Konten Sie einladen möchten, oder treten einer Kollaboration bei, zu der Sie eingeladen wurden, indem Sie eine Mitgliedschaft erstellen. Als Nächstes erstellen Sie und das andere Mitglied der Kollaboration konfigurierte Tabellen. Sie fügen beide den konfigurierten Tabellen (Aggregation, Liste oder benutzerdefiniert) eine Analyseregel hinzu und legen optional Budgets für den Datenzugriff fest. Anschließend ordnen Sie die konfigurierten Tabellen der Kollaboration zu. Schließlich führt das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, eine Abfrage für die beiden Datentabellen aus, wodurch das Datenzugriffsbudget bei der Ausführung der Abfragen aufgebraucht wird.
Das folgende Diagramm fasst zusammen, wie Sie mit Ereignisdaten in AWS Clean Rooms arbeiten.
![\[Diagramm zur Erläuterung der Arbeit mit Ereignisdaten in AWS Clean Rooms\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/images/how-it-works-event-data.png)
**Topics**
+ [Erstellen einer konfigurierten Tabelle in AWS Clean Rooms](create-configured-table.md)
+ [Hinzufügen einer Analyseregel zu einer konfigurierten Tabelle](add-analysis-rule.md)
+ [Eine konfigurierte Tabelle einer Kooperation zuordnen](associate-configured-table.md)
+ [Ein Datenzugriffsbudget konfigurieren](configure-data-access-budget.md)
+ [Eine Regel für die Kollaborationsanalyse zu einer konfigurierten Tabelle hinzufügen](add-collaboration-analysis-rule.md)
+ [Konfiguration der differenzierten Datenschutzrichtlinie (optional)](configure-differential-privacy.md)
+ [Tabellen und Analyseregeln anzeigen](view-tables.md)
+ [Eine konfigurierte Tabelle bearbeiten](edit-configured-table.md)
+ [Bearbeiten konfigurierter Tabellen-Tags](edit-config-table-tags.md)
+ [Bearbeitung der konfigurierten Tabellenanalyseregel](edit-config-table-analysis-rule.md)
+ [Löschen der konfigurierten Tabellenanalyseregel](delete-config-table-analysis-rule.md)
+ [In der konfigurierten Tabelle sind keine Spalten zulässig](disallowed-columns.md)
+ [Bearbeiten konfigurierter Tabellenzuordnungen](edit-config-table-assoc.md)
+ [Aufheben der Zuordnung konfigurierter Tabellen](disassociate-config-table.md)
# Erstellen einer konfigurierten Tabelle in AWS Clean Rooms
Eine *konfigurierte Tabelle* ist ein Verweis auf eine vorhandene Tabelle in einer Datenquelle. Sie enthält eine Analyseregel, die festlegt, wie die Daten abgefragt werden können. AWS Clean Rooms Konfigurierte Tabellen können einer oder mehreren Kollaborationen zugeordnet werden.
Informationen zum Erstellen einer konfigurierten Tabelle mithilfe von finden Sie in der [https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)
**Topics**
+ [Eine konfigurierte Tabelle erstellen — Amazon S3 S3-Datenquelle](create-config-table-s3.md)
+ [Eine konfigurierte Tabelle erstellen — Amazon Athena Athena-Datenquelle](create-config-table-athena.md)
+ [Eine konfigurierte Tabelle erstellen — Snowflake-Datenquelle](create-config-table-snowflake.md)
# Eine konfigurierte Tabelle erstellen — Amazon S3 S3-Datenquelle
In diesem Verfahren führt das [Mitglied](glossary.md#glossary-member) die folgenden Aufgaben aus:
+ Konfiguriert eine vorhandene AWS Glue Tabelle zur Verwendung in AWS Clean Rooms. (Dieser Schritt kann vor oder nach dem Beitritt zu einer Kollaboration durchgeführt werden, es sei denn, Sie verwenden Cryptographic Computing fürClean Rooms.)
**Anmerkung**
AWS Clean Rooms unterstützt AWS Glue Tabellen. Weitere Hinweise zur Eingabe Ihrer Daten finden Sie unter[Schritt 3: Laden Sie Ihre Datentabelle auf Amazon S3 hoch](prepare-data-S3.md#upload-to-s3). AWS Glue
+ Benennt die [konfigurierte Tabelle](glossary.md#glossary-configured-table) und wählt aus, welche Spalten in der Kollaboration verwendet werden sollen.
Das folgende Verfahren setzt voraus, dass:
+ Das Kollaborationsmitglied hat [seine Datentabellen bereits auf Amazon S3 hochgeladen](prepare-data-S3.md#upload-to-s3) und [eine AWS Glue Tabelle erstellt](prepare-data-S3.md#create-glue-crawler).
**Anmerkung**
Das **Ergebnisziel in Amazon S3** darf sich nicht im selben S3-Bucket wie jede Datenquelle befinden.
+ (Optional) Nur für [verschlüsselte](glossary.md#glossary-encryption) Datentabellen hat das Kollaborationsmitglied bereits [verschlüsselte Datentabellen mit dem C3R-Verschlüsselungsclient erstellt](prepare-encrypted-data.md).
Sie können die von bereitgestellte Statistikgenerierung verwenden, AWS Glue um Statistiken auf Spaltenebene für Tabellen zu berechnen. AWS Glue Data Catalog Nach der AWS Glue Generierung von Statistiken für Tabellen im Datenkatalog verwendet Amazon Redshift Spectrum diese Statistiken automatisch, um den Abfrageplan zu optimieren. *Weitere Informationen zur Berechnung von Statistiken auf Spaltenebene mithilfe von AWS Glue Daten finden Sie unter [Optimieren der Abfrageleistung mithilfe von Spaltenstatistiken](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/column-statistics.html) im AWS Glue Benutzerhandbuch.* Weitere Informationen AWS Glue dazu finden Sie im *[AWS Glue Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)*.
**So erstellen Sie eine konfigurierte Tabelle — Amazon S3 S3-Datenquelle**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie in der oberen rechten Ecke die Option **Neue Tabelle konfigurieren** aus.
1. Wählen Sie als **Datenquelle** unter **AWS Datenquellen** **Amazon S3** aus.
1. In der **Amazon S3 S3-Tabelle**:
1. Wählen Sie die **Region** aus, in der die S3-Tabelle gehostet wird.
Standardmäßig ist die aktuelle Region (z. B. Nord-Virginia us-east-1) ausgewählt.
**Warnung**
Wenn sich Ihre Amazon S3 S3-Datenquelle in einer anderen Region als Ihrem Verarbeitungsstandort befindet, kann die Datenverarbeitung vorübergehend außerhalb der Quellregion erfolgen. Bevor Sie fortfahren, stellen Sie sicher, dass die regionsübergreifende Übertragung von Daten Ihren Anforderungen an die Datenhoheit, den Richtlinien zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und den Datenverwaltungsstandards entspricht.
Weitere Informationen zu Regionen finden Sie unter [Regionen und Endpunkte](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html) in der. *Allgemeine AWS-Referenz*
1. Wählen Sie die **Datenbank** aus der Dropdownliste aus.
1. Wählen Sie die **Tabelle**, die Sie konfigurieren möchten, aus der Dropdownliste aus.
**Anmerkung**
Um zu überprüfen, ob es sich um die richtige Tabelle handelt, führen Sie einen der folgenden Schritte aus:
Wählen Sie **Anzeigen in AWS Glue**.
Aktivieren Sie **„Schema anzeigen von“ AWS Glue**, um das Schema anzuzeigen.
**Wichtig**
Bei AWS Glue Tabellen, in denen die Daten im CSV-Format vorliegen, müssen die Spaltennamen und die Reihenfolge im Glue-Schema genau mit den CSV-Daten übereinstimmen. Wenn sie nicht aufeinander abgestimmt sind, wird die Liste der zulässigen Spalten für die konfigurierte Tabelle möglicherweise nicht richtig durchgesetzt.
1. Für **Spalten und Analysemethoden, die in Kollaborationen zulässig sind**,
1. Für **welche Spalten möchten Sie in Kollaborationen zulassen**?
+ Wählen Sie **Alle Spalten** aus, damit alle Spalten in der Kollaboration abgefragt werden können.
+ Wählen Sie **Benutzerdefinierte Liste** aus, damit eine oder mehrere Spalten aus der Dropdownliste **Zulässige Spalten angeben** in der Kollaboration abgefragt werden können.
1. Für **Zulässige Analysemethoden**
1. Wählen Sie **Direkte Abfrage**, damit SQL-Abfragen direkt in dieser Tabelle ausgeführt werden können
1. Wählen Sie **Direkter Job**, damit PySpark Jobs direkt in dieser Tabelle ausgeführt werden können.
**Example Beispiel**
Wenn Sie beispielsweise Mitgliedern der Kollaboration ermöglichen möchten, sowohl direkte SQL-Abfragen als auch PySpark Jobs für alle Spalten auszuführen, wählen Sie **Alle Spalten**, **Direkte Abfrage** und **Direkter Job** aus.
1. **Einzelheiten zur konfigurierten Tabelle finden Sie** unter
1. Geben Sie einen **Namen** für die konfigurierte Tabelle ein.
Sie können den Standardnamen verwenden oder diese Tabelle umbenennen.
1. Geben Sie eine **Beschreibung** der Tabelle ein.
Die Beschreibung hilft dabei, zwischen anderen konfigurierten Tabellen mit ähnlichen Namen zu unterscheiden.
1. Wenn Sie **Tags** für die konfigurierte Tabellenressource aktivieren möchten, wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** und geben Sie dann das **Schlüssel** - und **Wertepaar** ein.
1. Wählen **Sie Neue Tabelle konfigurieren**.
Nachdem Sie eine konfigurierte Tabelle erstellt haben, können Sie:
+ [Fügen Sie der konfigurierten Tabelle eine Analyseregel hinzu](add-analysis-rule.md)
+ [Ordnen Sie die konfigurierte Tabelle einer Kollaboration zu](associate-configured-table.md)
# Eine konfigurierte Tabelle erstellen — Amazon Athena Athena-Datenquelle
Mit der Amazon Athena Athena-Datenquellenoption können Sie Daten abfragen, die in Amazon S3 gespeichert, im AWS Glue Datenkatalog oder in Verbundkatalogen katalogisiert sind und deren Zugriff über gesteuert wird. AWS Lake Formation Sowohl Tabellen als auch Ansichten werden unterstützt. AWS Glue Data Catalog Ressourcenlinks von Lake Formation können verwendet werden, um Tabellen und Ansichten für AWS-Konten das AWS Clean Rooms Mitgliedskonto gemeinsam AWS-Regionen zu nutzen, das sie zu einer AWS Clean Rooms Kollaboration verbindet.
**Anmerkung**
Nur Amazon S3-basierte Datensätze können über die Athena-Datenquellenintegration abgefragt werden.
[In diesem Verfahren führt das Mitglied die folgenden Aufgaben aus:](glossary.md#glossary-member)
+ Konfiguriert eine vorhandene Tabelle oder Ansicht in der AWS Glue Data Catalog zur Verwendung von AWS Clean Rooms
+ Benennt die [konfigurierte Tabelle](glossary.md#glossary-configured-table) und wählt aus, welche Spalten in der Kollaboration verwendet werden sollen.
Das folgende Verfahren setzt voraus, dass:
+ Das Kollaborationsmitglied hat die AWS Glue Data Catalog Datenbank und die Tabelle oder die GDC-Ansicht bereits erstellt.
**Um eine konfigurierte Tabelle zu erstellen — Athena-Datenquelle**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie in der oberen rechten Ecke die Option **Neue Tabelle konfigurieren** aus.
1. Wählen Sie als **Datenquelle** unter **AWS Datenquellen** **Amazon Athena** aus.
1. Unter der **Amazon Athena Athena-Tabelle**:
1. Wählen Sie die **Region** aus, in der die Amazon Athena Athena-Tabelle gehostet wird.
Standardmäßig ist die aktuelle Region (z. B. Nord-Virginia us-east-1) ausgewählt.
**Warnung**
Wenn sich Ihre Amazon Athena Athena-Datenquelle in einer anderen Region als Ihrem Verarbeitungsstandort befindet, kann die Datenverarbeitung vorübergehend außerhalb der Quellregion erfolgen. Bevor Sie fortfahren, stellen Sie sicher, dass die regionsübergreifende Übertragung von Daten Ihren Anforderungen an die Datenhoheit, den Richtlinien zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und den Datenverwaltungsstandards entspricht.
Weitere Informationen zu Regionen finden Sie unter [Regionen und Endpunkte](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html) in der. *Allgemeine AWS-Referenz*
1. Wählen Sie den **Katalog** aus der Dropdownliste aus.
Standardmäßig ist **AWS Glue Datenkatalog** ausgewählt.
+ **AWS Glue Datenkatalog** — Der Standardkatalog für Tabellen in AWS Glue.
+ **Verbundkatalog — Verfügbar, wenn Sie Catalog Federation** so konfiguriert haben, dass eine Verbindung zu AWS Glue Remote-REST-Katalogen von Apache Iceberg hergestellt wird. *Weitere Informationen finden Sie unter [Catalog Federation im Developer](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/catalog-federation.html) Guide.AWS Lake Formation *
1. Wählen Sie die **Datenbank** aus der Dropdownliste aus.
1. Wählen Sie die **Tabelle**, die Sie konfigurieren möchten, aus der Dropdownliste aus.
**Anmerkung**
Um zu überprüfen, ob es sich um die richtige Tabelle handelt, führen Sie einen der folgenden Schritte aus:
Wählen Sie „**Anzeigen in**“ AWS Glue oder „**Anzeigen in**“ AWS Lake Formation(abhängig von Ihrem Katalogtyp).
Aktivieren Sie **„Schema anzeigen von“ AWS Glue**, um das Schema anzuzeigen.
1. Für **Amazon Athena Athena-Konfigurationen**
1. Wählen Sie eine **Arbeitsgruppe** aus der Drop-down-Liste aus.
1. Wählen Sie für den **S3-Ausgabespeicherort** eine empfohlene Aktion aus, die auf einem der folgenden Szenarien basiert.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html)
1. Wählen Sie für **Spalten, die in Kollaborationen zulässig sind**, eine Option aus, die auf Ihrem Ziel basiert.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html)
1. **Einzelheiten zur konfigurierten Tabelle finden** Sie
1. Geben Sie einen **Namen** für die konfigurierte Tabelle ein.
Sie können den Standardnamen verwenden oder diese Tabelle umbenennen.
1. Geben Sie eine **Beschreibung** der Tabelle ein.
Die Beschreibung hilft dabei, zwischen anderen konfigurierten Tabellen mit ähnlichen Namen zu unterscheiden.
1. Wenn Sie **Tags** für die konfigurierte Tabellenressource aktivieren möchten, wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** und geben Sie dann das **Schlüssel** - und **Wertepaar** ein.
1. Wählen **Sie Neue Tabelle konfigurieren**.
Nachdem Sie eine konfigurierte Tabelle erstellt haben, können Sie:
+ [Fügen Sie der konfigurierten Tabelle eine Analyseregel hinzu](add-analysis-rule.md)
+ [Ordnen Sie die konfigurierte Tabelle einer Kollaboration zu](associate-configured-table.md)
# Eine konfigurierte Tabelle erstellen — Snowflake-Datenquelle
In diesem Verfahren führt das [Mitglied](glossary.md#glossary-member) die folgenden Aufgaben aus:
+ Konfiguriert eine vorhandene Snowflake-Tabelle zur Verwendung in. AWS Clean Rooms(Dieser Schritt kann vor oder nach dem Beitritt zu einer Kollaboration durchgeführt werden, es sei denn, Sie verwenden Cryptographic Computing für.) Clean Rooms
+ Benennt die [konfigurierte Tabelle](glossary.md#glossary-configured-table) und wählt aus, welche Spalten in der Kollaboration verwendet werden sollen.
Das folgende Verfahren setzt voraus, dass:
+ Das Mitglied der Kollaboration hat seine Datentabellen bereits auf Snowflake hochgeladen.
+ (Optional) Nur für [verschlüsselte](glossary.md#glossary-encryption) Datentabellen hat das Kollaborationsmitglied bereits [verschlüsselte Datentabellen mit dem C3R-Verschlüsselungsclient erstellt](prepare-encrypted-data.md).
**Um eine konfigurierte Tabelle zu erstellen — Snowflake-Datenquelle**
1. [Melden Sie sich bei /cleanrooms an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie in der oberen rechten Ecke die Option **Neue Tabelle konfigurieren** aus.
1. Wählen Sie für **Datenquelle** unter **Clouds und Datenquellen von Drittanbietern** die Option **Snowflake** aus.
1. Geben Sie die **Snowflake-Anmeldeinformationen** mithilfe eines vorhandenen geheimen ARN an oder speichern Sie ein neues Geheimnis für diese Tabelle.
------
#### [ Use existing secret ARN ]
1. Wenn Sie einen geheimen ARN haben, geben Sie ihn in das Feld **Geheimer ARN** ein.
Sie können Ihren geheimen ARN nachschlagen, indem Sie **Gehe zu** wählen AWS Secrets Manager.
1. Wenn Sie über ein vorhandenes Geheimnis aus einer anderen Tabelle verfügen, wählen Sie **Geheimen ARN aus vorhandener Tabelle importieren**.
**Anmerkung**
Der geheime ARN kann kontoübergreifend sein.
------
#### [ Store a new secret for this table ]
1. Geben Sie die folgenden Snowflake-Anmeldeinformationen ein:
+ **Snowflake-Benutzername**
+ **Snowflake-Lagerhaus**
+ **Die Rolle der Schneeflocke**
+ **Privater Schlüssel für Snowflake Privacy Enhanced Mail (PEM)**
1. Führen Sie zur Verschlüsselung einen der folgenden Schritte aus:
+ Um den Von AWS verwalteter Schlüssel (Standard) zu verwenden, lassen Sie das Kontrollkästchen **Verschlüsselungseinstellungen anpassen** deaktiviert.
+ Um eine benutzerdefinierte zu verwenden AWS KMS key:
+ Aktivieren Sie das Kontrollkästchen **Verschlüsselungseinstellungen anpassen**.
+ Geben Sie für **KMS-Schlüssel** den Schlüssel-ARN ein oder wählen Sie einen aus der Liste aus.
1. Geben Sie einen **geheimen Namen** ein, damit Sie Ihre Anmeldeinformationen später leichter finden können.
------
1. Geben Sie für **Snowflake-Tabellen- und Schemadetails** die Details manuell ein oder importieren Sie sie automatisch.
------
#### [ Enter the details manually ]
1. Geben Sie die **Snowflake-Konto-ID** ein.
Weitere Informationen finden Sie unter [Kontokennungen](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account) in der Snowflake-Dokumentation.
Ihre Konto-ID muss das für Snowflake-Treiber verwendete Format haben. Sie müssen den Punkt (.) durch einen Bindestrich (-) ersetzen, sodass der Bezeichner als formatiert wird. **-**
1. Geben Sie die **Snowflake-Datenbank** ein.
Weitere Informationen finden Sie unter [Snowflake-Datenbank in der Snowflake-Dokumentation](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/snowflake-db).
1. **Geben Sie den Namen des Snowflake-Schemas ein.**
1. Geben Sie den Namen der **Snowflake-Tabelle** ein.
Weitere Informationen finden Sie unter [Grundlegendes zu Snowflake-Tabellenstrukturen in der Snowflake-Dokumentation](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-micro-partitions).
1. Geben Sie für das **Schema** den **Spaltennamen** ein und wählen Sie den **Datentyp aus der Dropdownliste** aus.
1. Wählen Sie **Spalte hinzufügen**, um weitere Spalten hinzuzufügen.
+ Wenn Sie einen **Objektdatentyp** wählen, geben Sie das **Objektschema** an.
**Example Beispiel für ein Objektschema**
```
name STRING,
location OBJECT(
x INT,
y INT,
metadata OBJECT(uuid STRING)
),
history ARRAY(TEXT)
```
+ Wenn Sie einen **Array-Datentyp** wählen, geben Sie das **Array-Schema an**.
**Example Beispiel für ein Array-Schema**
```
OBJECT(x INT, y INT)
```
+ Wenn Sie einen **Map-Datentyp** wählen, geben Sie das **Map-Schema** an.
**Example Beispiel für ein Kartenschema**
```
STRING, OBJECT(x INT, y INT)
```
------
#### [ Automatically import the details ]
1. Exportieren Sie Ihre COLUMNS-Ansicht aus Snowflake als CSV-Datei.
Weitere Informationen zur Snowflake-COLUMNS-Ansicht finden Sie unter [COLUMNS-Ansicht in der Snowflake-Dokumentation](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/info-schema/columns).
1. Wählen Sie **Aus Datei importieren, um die CSV-Datei** zu importieren, und geben Sie weitere Informationen an.
Der Datenbankname, der Schemaname, der Tabellenname, die Spaltennamen und die Datentypen werden automatisch importiert.
+ Wenn Sie einen **Objektdatentyp** wählen, geben Sie das **Objektschema** an.
+ Wenn Sie einen **Array-Datentyp** wählen, geben Sie das **Array-Schema an**.
+ Wenn Sie einen **Map-Datentyp** wählen, geben Sie das **Map-Schema** an.
1. Geben Sie die **Snowflake-Konto-ID ein**.
Weitere Informationen finden Sie unter [Kontokennungen](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account) in der Snowflake-Dokumentation.
**Anmerkung**
Nur katalogisierte S3-Tabellen AWS Glue können verwendet werden, um das Tabellenschema automatisch abzurufen.
------
1. Wählen Sie für **Spalten, die in Kollaborationen zulässig sind**, eine Option aus, die Ihrem Ziel entspricht.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-snowflake.html)
1. **Einzelheiten zur konfigurierten Tabelle finden** Sie
1. Geben Sie einen **Namen** für die konfigurierte Tabelle ein.
Sie können den Standardnamen verwenden oder diese Tabelle umbenennen.
1. Geben Sie eine **Beschreibung** der Tabelle ein.
Die Beschreibung hilft dabei, zwischen anderen konfigurierten Tabellen mit ähnlichen Namen zu unterscheiden.
1. Wenn Sie **Tags** für die konfigurierte Tabellenressource aktivieren möchten, wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** und geben Sie dann das **Schlüssel** - und **Wertepaar** ein.
1. Wählen **Sie Neue Tabelle konfigurieren**.
Nachdem Sie eine konfigurierte Tabelle erstellt haben, können Sie:
+ [Fügen Sie der konfigurierten Tabelle eine Analyseregel hinzu](add-analysis-rule.md)
+ [Ordnen Sie die konfigurierte Tabelle einer Kollaboration zu](associate-configured-table.md)
# Hinzufügen einer Analyseregel zu einer konfigurierten Tabelle
In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie Ihrer konfigurierten Tabelle eine Analyseregel hinzufügen. Durch die Definition der Analyseregeln können Sie das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, autorisieren, Abfragen auszuführen, die einer bestimmten Analyseregel entsprechen, die von unterstützt wird. AWS Clean Rooms
AWS Clean Rooms unterstützt die folgenden Arten von Analyseregeln:
+ [Regel für die Aggregationsanalyse](analysis-rules-aggregation.md)
+ [Regel für die Listenanalyse](analysis-rules-list.md)
+ [Benutzerdefinierte Analyseregel in AWS Clean Rooms](analysis-rules-custom.md)
Pro konfigurierter Tabelle kann es nur eine Analyseregel geben. Sie können die Analyseregel jederzeit konfigurieren, bevor Sie Ihre konfigurierten Tabellen der Kollaboration zuordnen.
**Wichtig**
Wenn Sie Cryptographic Computing für verwenden Clean Rooms und in der Kollaboration verschlüsselte Datentabellen verwenden, sollte die Analyseregel, die Sie der verschlüsselten konfigurierten Tabelle hinzufügen, mit der Art der Verschlüsselung der Daten übereinstimmen. Wenn Sie beispielsweise die Daten für SELECT (Aggregationsanalyseregel) verschlüsselt haben, sollten Sie die Analyseregel für JOIN (Listenanalyseregel) nicht hinzufügen.
**Topics**
+ [Hinzufügen einer Aggregationsanalyseregel zu einer Tabelle (geführter Ablauf)](#add-agg-analysis-rule-console-wizard)
+ [Hinzufügen einer Listenanalyseregel zu einer Tabelle (geführter Ablauf)](#add-list-analysis-rule-console-wizard)
+ [Hinzufügen einer benutzerdefinierten Analyseregel zu einer Tabelle (geführter Ablauf)](#add-custom-analysis-rule-wizard)
+ [Analyseregel zu einer Tabelle hinzufügen (JSON-Editor)](#add-analysis-rule-console-json-editor)
+ [Nächste Schritte](#add-analysis-rule-next-step)
## Hinzufügen einer Aggregationsanalyseregel zu einer Tabelle (geführter Ablauf)
Die *Aggregationsanalyseregel* ermöglicht Abfragen, bei denen Statistiken aggregiert werden, ohne Informationen auf Zeilenebene mithilfe von COUNTSUM, und AVG Funktionen entlang optionaler Dimensionen preiszugeben.
In diesem Verfahren wird beschrieben, wie Sie Ihrer konfigurierten Tabelle mithilfe der Option **Guided Flow** in der Konsole eine Aggregationsanalyseregel hinzufügen. AWS Clean Rooms
**Anmerkung**
Konfigurierte Tabellen, die Nicht-S3-Datenquellen verwenden, unterstützen nur [benutzerdefinierte Analyseregeln](#add-custom-analysis-rule-wizard).
**Um die Aggregationsanalyseregel zu einer Tabelle hinzuzufügen (geführter Ablauf)**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus.
1. Wählen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle die Option **Analyseregel konfigurieren** aus.
1. Wählen Sie unter **Schritt 1: Analyseregeltyp auswählen** und unter **Analyseregeltyp** die Option **Aggregation** aus.
1. Wählen Sie unter **Erstellungsmethode** die Option **Geführter Ablauf** und dann **Weiter** aus.
1. Gehen Sie unter **Schritt 2: Abfragesteuerelemente angeben** für **Aggregatfunktionen** wie folgt vor:
1. Wählen Sie eine **Aggregatfunktion** aus der Dropdownliste aus:
+ **ZÄHLEN**
+ **ZÄHLE UNTERSCHIEDLICH**
+ **SUM**
+ **DIFFERENZIERTE SUMME**
+ **AVG**
1. Wählen Sie in der Dropdownliste Spalten aus, welche **Spalten** in der **Aggregatfunktion** verwendet werden können.
1. (Optional) Wählen Sie **Weitere Funktion hinzufügen**, um eine weitere Aggregatfunktion hinzuzufügen und dieser Funktion eine oder mehrere Spalten zuzuordnen.
**Anmerkung**
Es ist mindestens eine Aggregatfunktion erforderlich.
1. (Optional) Wählen Sie **Entfernen**, um eine Aggregatfunktion zu entfernen.
1. Für **Join-Steuerelemente**
1. Wählen Sie eine Option für **die automatische Abfrage der Tabelle zulassen aus**:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Wählen **Sie unter Verbindungsspalten angeben** die Spalten aus, deren Verwendung in der INNER JOIN Anweisung zulässig sein soll.
Dies ist *optional*, wenn Sie im vorherigen Schritt **Ja** ausgewählt haben.
1. Wählen **Sie unter Zulässige Operatoren für den Abgleich angeben** aus, welche Operatoren gegebenenfalls für den Abgleich mehrerer Join-Spalten verwendet werden können. Wenn Sie zwei oder mehr JOIN Spalten auswählen, ist einer dieser Operatoren erforderlich.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. *(Optional)* Wählen Sie für **Dimensionssteuerelemente** in der Dropdownliste **Dimensionsspalten angeben** aus, welche Spalten Sie in der SELECT-Anweisung sowie in den ORDER BY Teilen WHERE GROUPBY, und der Abfrage verwenden lassen möchten.
**Anmerkung**
Aggregatfunktion oder Join-Spalten können nicht als **Dimensionsspalten** verwendet werden.
1. Wählen Sie für **Skalarfunktionen** eine Option für **Welche Skalarfunktionen möchten Sie zulassen**?
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
Weitere Informationen finden Sie unter [Skalarfunktionen](analysis-rules-aggregation.md#scalar-functions).
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Gehen Sie unter **Schritt 3: Steuerelemente für Abfrageergebnisse angeben** für **Aggregationseinschränkungen** wie folgt vor:
1. Wählen Sie die Dropdownliste für jeden **Spaltennamen** aus.
1. Wählen Sie die Dropdownliste für jede **Mindestanzahl unterschiedlicher Werte** aus, die erfüllt sein müssen, damit jede Ausgabezeile zurückgegeben wird, nachdem die COUNT DISTINCT Funktion darauf angewendet wurde.
1. Wählen Sie **Einschränkung hinzufügen**, um weitere Aggregationseinschränkungen hinzuzufügen.
1. (Optional) Wählen Sie **Entfernen**, um eine Aggregationsbeschränkung zu entfernen.
1. Wählen Sie für **Zusätzliche Analysen, die auf die Ausgabe angewendet werden**, eine Option aus, die Ihrem Ziel entspricht.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Überprüfen Sie unter **Schritt 4: Überprüfen und konfigurieren** die Auswahlen, die Sie für die vorherigen Schritte getroffen haben, bearbeiten Sie sie gegebenenfalls und wählen Sie dann **Analyseregel konfigurieren** aus.
Es wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, dass Sie erfolgreich eine Aggregationsanalyseregel für die Tabelle konfiguriert haben.
## Hinzufügen einer Listenanalyseregel zu einer Tabelle (geführter Ablauf)
Die *Listenanalyseregel* ermöglicht Abfragen, die Listen auf Zeilenebene ausgeben, in denen die Überschneidung zwischen der zugehörigen Tabelle und einer Tabelle des Mitglieds, das Abfragen durchführen kann, dargestellt wird.
Dieses Verfahren beschreibt den Vorgang des Hinzufügens der Listenanalyseregel zu Ihrer konfigurierten Tabelle mithilfe der Option **Geführter Ablauf** in der AWS Clean Rooms Konsole.
**Anmerkung**
Konfigurierte Tabellen, die Nicht-S3-Datenquellen verwenden, unterstützen nur [benutzerdefinierte Analyseregeln](#add-custom-analysis-rule-wizard).
**Um einer Tabelle eine Regel für die Listenanalyse hinzuzufügen (geführter Ablauf)**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus.
1. Wählen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle die Option **Analyseregel konfigurieren** aus.
1. **Wählen Sie unter Schritt 1: Analyseregeltyp** auswählen und unter **Analyseregeltyp** die Option **Liste** aus.
1. Wählen Sie unter **Erstellungsmethode** die Option **Geführter Ablauf** und dann **Weiter** aus.
1. Gehen Sie unter **Schritt 2: Abfragesteuerelemente angeben** für **Join-Steuerelemente** wie folgt vor:
1. Wählen **Sie unter Join-Spalten angeben** die Spalten aus, deren Verwendung in der INNER JOIN Anweisung zulässig sein soll.
1. Wählen **Sie unter Zulässige Operatoren für den Abgleich angeben** aus, welche Operatoren gegebenenfalls für den Abgleich mehrerer Join-Spalten verwendet werden können. Wenn Sie zwei oder mehr JOIN Spalten auswählen, ist einer dieser Operatoren erforderlich.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. *(Optional)* Wählen Sie für **Listensteuerelemente** in der **Dropdownliste „Listenspalten angeben**“ aus, welche Spalten in der Abfrageausgabe (d. h. in der SELECT Anweisung) oder zum Filtern von Ergebnissen (d. h. in der WHERE Anweisung) verwendet werden sollen.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Wählen Sie unter **Schritt 3: Steuerelemente für Abfrageergebnisse angeben** für **Zusätzliche Analysen, die auf die Ausgabe angewendet werden**, eine Option aus, die Ihrem Ziel entspricht.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Überprüfen Sie unter **Schritt 4: Überprüfen und konfigurieren** die Auswahlen, die Sie für die vorherigen Schritte getroffen haben, bearbeiten Sie sie gegebenenfalls und wählen Sie dann **Analyseregel konfigurieren** aus.
Es wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, dass Sie eine Listenanalyseregel für die Tabelle erfolgreich konfiguriert haben.
## Hinzufügen einer benutzerdefinierten Analyseregel zu einer Tabelle (geführter Ablauf)
Die benutzerdefinierte Analyseregel ermöglicht benutzerdefinierte SQL-Abfragen oder PySpark Jobs in einer konfigurierten Tabelle. Die benutzerdefinierte Analyseregel ist erforderlich, wenn Sie Folgendes verwenden:
+ [Analysevorlagen](create-analysis-template.md), die einen bestimmten Satz vorab genehmigter SQL-Abfragen oder PySpark -Jobs oder eine bestimmte Gruppe von Konten ermöglichen, die Abfragen bereitstellen können, die Ihre Daten verwenden.
+ [AWS Clean Rooms Differenzierter Datenschutz](differential-privacy.md) zum Schutz vor Versuchen zur Benutzeridentifikation.
+ Nicht-S3-Datenquellen wie Amazon Athena oder Snowflake.
Dieses Verfahren beschreibt den Vorgang des Hinzufügens der benutzerdefinierten Analyseregel zu Ihrer konfigurierten Tabelle mithilfe der Option **Guided Flow** in der Konsole. AWS Clean Rooms
**So fügen Sie einer Tabelle eine benutzerdefinierte Analyseregel hinzu (geführter Ablauf)**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus.
1. Wählen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle die Option **Analyseregel konfigurieren** aus.
1. Wählen Sie unter **Schritt 1: Analyseregeltyp auswählen** und unter **Analyseregeltyp** die Option **Benutzerdefiniert** aus.
1. Wählen Sie unter **Erstellungsmethode** die Option **Geführter Ablauf** und dann **Weiter** aus.
1. Wählen Sie unter **Schritt 2: Analysekontrollen angeben** für **Direkte Analysekontrollen** eine Option aus, die Ihrem Ziel entspricht.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Unter **Schritt 3: Geben Sie die Kontrollen für Analyseergebnisse** an,
1. Beachten Sie bei **Kontrollen für Auftragsergebnisse**, dass keine zusätzlichen Ergebniskontrollen unterstützt werden.
1. Wählen Sie unter **Steuerelemente für Abfrageergebnisse** für **Spalten, die in der Ausgabe nicht zulässig** sind, je nach Ziel die Spalten aus, die in der Abfrageausgabe zulässig sein sollen.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Wählen Sie für **Zusätzliche Analysen, die auf die Ausgabe angewendet** werden, je nach Ihrem Ziel aus, ob zusätzliche Analysen auf die Abfrageausgabe angewendet werden können.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. (Optional) Stellen Sie unter **Schritt 4: Differentiellen Datenschutz einrichten** fest, ob Sie den differenziellen Datenschutz ein- oder ausschalten möchten.
Differential Privacy ist eine mathematisch erprobte Technik, mit der Sie Ihre Daten vor Reidentifikationsangriffen schützen können.
**Anmerkung**
AWS Clean Rooms Differential Privacy ist nur für Kollaborationen verfügbar, bei denen die Daten in Amazon S3 gespeichert sind.
Wählen Sie für **Differential Privacy** je nach Ihrem Ziel aus, ob Sie den differenziellen Datenschutz ein- oder ausschalten möchten.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Überprüfen Sie unter **Schritt 5: Überprüfen und konfigurieren** die Auswahlen, die Sie für die vorherigen Schritte getroffen haben, bearbeiten Sie sie gegebenenfalls und wählen Sie dann **Analyseregel konfigurieren** aus.
Es wird eine Bestätigungsmeldung angezeigt, dass Sie erfolgreich eine benutzerdefinierte Analyseregel für die Tabelle konfiguriert haben.
## Analyseregel zu einer Tabelle hinzufügen (JSON-Editor)
Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie mithilfe der **JSON-Editor-Option** in der AWS Clean Rooms Konsole eine Analyseregel zu einer Tabelle hinzufügen.
**Anmerkung**
Konfigurierte Tabellen, die Nicht-S3-Datenquellen verwenden, unterstützen nur [benutzerdefinierte Analyseregeln](#add-custom-analysis-rule-wizard).
**Um einer Tabelle eine Aggregations-, Liste- oder benutzerdefinierte Analyseregel hinzuzufügen (JSON-Editor)**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus.
1. Wählen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle die Option **Analyseregel konfigurieren** aus.
1. **Wählen Sie unter Schritt 1: Analyseregeltyp** auswählen unter **Analyseregeltyp** entweder die Option **Aggregation**, **Liste** oder **Benutzerdefiniert** aus.
1. Wählen Sie unter **Erstellungsmethode** die Option **JSON-Editor** und dann **Weiter** aus.
1. Unter **Schritt 2: Steuerelemente angeben** können Sie wählen, ob Sie eine Abfragestruktur (**Vorlage einfügen**) oder eine Datei einfügen möchten (**Aus Datei importieren**).
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Überprüfen Sie unter **Schritt 3: Überprüfen und konfigurieren** die Auswahlen, die Sie für die vorherigen Schritte getroffen haben, bearbeiten Sie sie gegebenenfalls und wählen Sie dann **Analyseregel konfigurieren** aus.
Sie erhalten eine Bestätigungsnachricht, dass Sie eine Analyseregel für die Tabelle erfolgreich konfiguriert haben.
## Nächste Schritte
Nachdem Sie eine Analyseregel für Ihre konfigurierte Tabelle konfiguriert haben, können Sie:
+ [Ordnen Sie eine konfigurierte Tabelle einer Kollaboration zu](associate-configured-table.md)
+ [Fragen Sie die Datentabellen](running-sql-queries.md) ab (als Mitglied, das Abfragen durchführen kann)
# Eine konfigurierte Tabelle einer Kooperation zuordnen
Nachdem Sie eine konfigurierte Tabelle erstellt und ihr eine Analyseregel hinzugefügt haben, können Sie sie einer Kollaboration zuordnen und AWS Clean Rooms eine Servicerolle für den Zugriff auf Ihre AWS Glue Tabellen zuweisen.
**Anmerkung**
Diese Servicerolle hat Berechtigungen für die Tabellen. Die Servicerolle kann nur übernommen werden AWS Clean Rooms , wenn zulässige Abfragen im Namen des Mitglieds ausgeführt werden, das Abfragen durchführen kann. Keine Kollaborationsmitglieder (außer dem Datenbesitzer) haben Zugriff auf die zugrunde liegenden Tabellen in der Kollaboration. Der Datenbesitzer kann den differenziellen Datenschutz aktivieren, um seine Tabellen für Abfragen durch andere Mitglieder verfügbar zu machen.
## Budget für den Datenzugriff
Wenn Sie eine konfigurierte Tabelle zuordnen, können Sie ein Datenzugriffsbudget anwenden. Ein *Datenzugriffsbudget* steuert, wie oft eine Tabelle für Abfragen, Jobs und ML-Eingabekanäle in einer Kollaboration verwendet werden kann. Diese Budgets helfen Unternehmen dabei, die Ressourcennutzung zu verwalten und die Kosten zu kontrollieren, indem sie die Tabellennutzung einschränken.
Jedes Mal, wenn eine Tabelle in einer Abfrage, einem Job oder einem ML-Eingabekanal verwendet wird, wird das Budget für diese Tabelle um eins reduziert. Wenn das Budget Null erreicht, kann die Tabelle nicht in SQL-Abfragen, Pyspark-Jobs oder als Teil von aus der Tabelle abgeleiteten ML-Eingabekanälen verwendet werden.
Sie können ein Budget pro Zeitraum einrichten, das regelmäßig aktualisiert wird, ein Lebenszeitbudget für die Gesamtnutzung oder beides. Standardmäßig ist die Tabellennutzung unbegrenzt.
+ Budget pro Zeitraum — Eine erneuerbare Zuweisung, die begrenzt, wie oft diese Tabelle innerhalb eines bestimmten Zeitraums verwendet werden kann. Sie können den Zeitraum auf täglich, wöchentlich oder monatlich festlegen. Dieses Budget kann so eingestellt werden, dass es täglich, wöchentlich oder monatlich automatisch aktualisiert wird.
+ Lebenszeitbudget — Eine laufende Zuweisung, die begrenzt, wie oft diese Tabelle insgesamt verwendet werden kann.
## Ordnen Sie eine konfigurierte Tabelle zu
In den folgenden Themen wird beschrieben, wie Sie mithilfe der AWS Clean Rooms Konsole eine konfigurierte Tabelle zuordnen und ein Datenzugriffsbudget auf eine Zusammenarbeit anwenden.
Informationen dazu, wie Sie Ihre konfigurierten Tabellen mit der Kollaboration verknüpfen AWS SDKs, finden Sie in der [https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html).
### Schritt 1: Erfüllen der Voraussetzungen
Um eine konfigurierte Tabelle zuzuordnen, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
+ Eine AWS Glue Tabelle, die auf einen Amazon S3 S3-Ordnerspeicherort verweist (keine einzelne Datei)
+ Für verschlüsselte AWS Glue Tabellen:
+ Eine Servicerolle mit Berechtigungen zur Verwendung von AWS KMS Schlüsseln zum Entschlüsseln von Tabellen AWS Glue
+ Für AWS KMS-verschlüsselte Amazon S3 S3-Datensätze: Die Servicerolle muss auch über Berechtigungen verfügen, um den AWS KMS Schlüssel zum Entschlüsseln von Amazon S3 S3-Daten zu verwenden
*Informationen zur Konfiguration der Verschlüsselung finden Sie unter [Verschlüsselung einrichten AWS Glue im Entwicklerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/set-up-encryption.html).AWS Glue *
So verifizieren Sie den Speicherort Ihrer AWS Glue Tabelle:
1. Öffnen Sie die AWS Glue Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/)
1. Sehen Sie sich Ihre Tabellendetails an und vergewissern Sie sich, dass der Speicherort auf einen S3-Ordner verweist
### Schritt 2: Ordnen Sie eine konfigurierte Tabelle zu
**Um eine konfigurierte Tabelle zuzuordnen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie die Methode, um Ihre Tabelle zu verknüpfen:
1. Auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle:
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus.
1. Wählen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle die Option **Mit Kollaboration verknüpfen** aus.
1. Wählen **Sie im Dialogfeld Tabelle mit Kollaboration verknüpfen** die Option **Kollaboration** aus der Dropdownliste aus.
1. Auf der Detailseite der Zusammenarbeit:
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Collaborations** aus.
1. Wählen Sie die Zusammenarbeit aus.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Tabellen** die Option **Tabelle zuordnen** aus.
1. Führen Sie auf der Seite **Tabelle zuordnen** einen der folgenden Schritte aus:
+ Wählen Sie eine vorhandene konfigurierte Tabelle — Wählen Sie aus der Dropdownliste den **Namen der konfigurierten Tabelle** aus, die Sie der Kollaboration zuordnen möchten.
+ Neue Tabelle konfigurieren — Wählen Sie **Neue Tabelle konfigurieren** und folgen Sie den Anweisungen auf der Seite **Neue Tabelle konfigurieren**.
+ Schema und Analyseregel für die konfigurierte Tabelle anzeigen — Aktivieren Sie die Option **Schema- und Analyseregel anzeigen**.
1. **Einzelheiten zur Tabellenverknüpfung finden Sie** unter
1. Geben Sie einen **Namen** für die zugehörige Tabelle ein.
Sie können den Standardnamen verwenden oder diese Tabelle umbenennen.
1. (Optional) Geben Sie eine **Beschreibung** der Tabelle ein.
Die Beschreibung hilft beim Schreiben von Abfragen.
1. Geben Sie die **Dienstzugriffsberechtigungen** an, indem **Sie entweder Neue Servicerolle erstellen und verwenden** **oder Bestehende Servicerolle** verwenden auswählen.
**Anmerkung**
Wenn Sie eine konfigurierte Tabelle verknüpfen, die von Amazon Athena unterstützt wird, wählen Sie einen **vorhandenen Servicerollennamen** aus der Dropdownliste aus. Stellen Sie sicher, dass die Servicerolle über IAM- und, falls erforderlich, Lake Formation Formation-Berechtigungen für den Datensatz verfügt.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/associate-configured-table.html)
**Anmerkung**
AWS Clean Rooms erfordert Berechtigungen für Abfragen gemäß den Analyseregeln. Weitere Informationen zu Berechtigungen für AWS Clean Rooms finden Sie unter[AWS verwaltete Richtlinien für AWS Clean Rooms](security-iam-awsmanpol.md).
Wenn die Rolle nicht über ausreichende Berechtigungen für verfügt AWS Clean Rooms, erhalten Sie eine Fehlermeldung, dass die Rolle nicht über ausreichende Berechtigungen für verfügt AWS Clean Rooms. Die Rollenrichtlinie muss hinzugefügt werden, bevor Sie fortfahren können.
Wenn Sie die Rollenrichtlinie nicht ändern können, erhalten Sie eine Fehlermeldung, dass die Richtlinie für die Servicerolle nicht gefunden werden AWS Clean Rooms konnte.
1. Wenn Sie **konfigurierte Tabellenzuordnungs-Tags** für die konfigurierte Tabellenzuordnungsressource aktivieren möchten, wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** und geben Sie dann das ****Schlüssel-Wert-Paar**** ein.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite „**Regel für die Kollaborationsanalyse konfigurieren**“ eine der folgenden Optionen aus:
+ **Ja, jetzt eine Regel für die Kollaborationsanalyse erstellen** — Ordnet Ihre Tabelle dieser Kollaboration zu und erstellt eine Regel für die Kollaborationsanalyse
+ **Nein, ich werde später eine Regel für die Kollaborationsanalyse erstellen** — Ordnet Ihre Tabelle nur dieser Kollaboration zu. Sie können später eine Regel für die Kollaborationsanalyse erstellen.
1. Wenn Sie **Ja, erstellen Sie jetzt eine Regel für die Kollaborationsanalyse** auswählen, wählen Sie in der Dropdownliste unter **Ergebnislieferung** **die Option Mitglieder, die Ergebnisse für die Abfrageausgabe erhalten dürfen**.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Datenzugriffsbudget hinzufügen** unter **Konfiguration des Datenzugriffsbudgets** eine der folgenden Optionen aus:
+ **Ja, fügen Sie jetzt ein Datenzugriffsbudget** hinzu — Ordnet Ihre Tabelle dieser Kollaboration zu und fügt ein Datenzugriffsbudget hinzu. Sie können entweder ein Periodenbudget, ein Lebenszeitbudget oder beides auswählen.
+ **Nein, ich werde später ein Budget für den Datenzugriff hinzufügen** — Ordnet Ihre Tabelle nur dieser Kollaboration zu. Sie können später ein Budget für den Datenzugriff hinzufügen.
Wenn Sie **Nein, ich füge später ein Datenzugriffsbudget** hinzu auswählen, fahren Sie mit Schritt 15 fort.
1. Wenn Sie **Ja, jetzt ein Datenzugriffsbudget hinzufügen** wählen, wählen Sie eine der folgenden Budgetkonfigurationen aus:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/associate-configured-table.html)
1. Überprüfen Sie Ihre Auswahl unter Übersicht über das **Datenzugriffsbudget**.
**Example Beispiel**
Wenn Sie beispielsweise einen **Budgetbetrag pro Zeitraum** von 1.000 ausgewählt haben, den **Zeitraum** auf **Wöchentlich** setzen, das Kontrollkästchen **Budget automatisch wöchentlich aktualisieren** aktiviert lassen und das **Lebenszeitbudget** auf 1.000.000 festgelegt haben, wird in der **Access-Budgetübersicht** die folgende Meldung angezeigt: Jede Woche kann diese Tabelle bis zu 1.000 Mal für die Ausführung von Abfragen oder Aufträgen verwendet werden. Dieses Budget ist so eingestellt, dass es jeden Sonntag um 00:00 Uhr UTC automatisch aktualisiert wird. Es wird so lange aktualisiert, bis diese Tabelle ihr Lebenszeitbudget von 1.000.000 Benutzern erreicht hat.
1. (Optional) Wenn Sie **Budget-Tags für den Datenzugriff für die Access-Budgetressource** aktivieren möchten, wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** aus und geben Sie ein Schlüssel- und Wertepaar ein.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Überprüfen Sie die Informationen auf der Seite **Überprüfen und erstellen**.
1. Wenn Sie Abschnitte bearbeiten müssen, wählen Sie **Bearbeiten**.
1. Bearbeiten Sie Ihre Konfigurationen und wählen Sie dann **Weiter**.
1. Wählen Sie **Tabelle zuordnen aus**.
### Schritt 3: Die nächsten Schritte
Nachdem Sie Ihre konfigurierte Datentabelle der Kollaboration zugeordnet haben, können Sie:
+ [Fügen Sie der konfigurierten Tabelle eine Regel für die Kollaborationsanalyse](add-collaboration-analysis-rule.md) hinzu
+ [Bearbeiten Sie die Kollaboration](edit-collaboration.md), wenn Sie der Kollaborationsersteller sind
+ [Fragen Sie die Datentabellen](running-sql-queries.md) ab (als Mitglied, das Abfragen durchführen kann)
# Ein Datenzugriffsbudget konfigurieren
Ein Mitarbeiter kann ein *Datenzugriffsbudget* anzeigen, hinzufügen, bearbeiten und löschen, um festzulegen, wie oft eine Tabelle in einem Workflow verwendet werden kann. Verwenden Sie diese Budgets, um Daten und Kosten zu verwalten.
Jedes Mal, wenn eine Tabelle abgefragt oder ein Job unter Verwendung eines von einer Tabelle abgeleiteten ML-Eingabekanals ausgeführt wird, wird das Budget für diese Tabelle um eins reduziert. Wenn das Budget Null erreicht, kann die Tabelle nicht abgefragt werden, und ML-Jobs können nicht mit aus der Tabelle abgeleiteten ML-Eingabekanälen ausgeführt werden.
Sie können ein Budget pro Zeitraum einrichten, das regelmäßig aktualisiert wird, ein Lebenszeitbudget für die Gesamtnutzung oder beides. Standardmäßig ist die Tabellennutzung unbegrenzt.
+ Budget pro Zeitraum — Eine erneuerbare Zuweisung, die begrenzt, wie oft diese Tabelle innerhalb eines bestimmten Zeitraums verwendet werden kann. Sie können den Zeitraum auf täglich, wöchentlich oder monatlich festlegen. Dieses Budget kann so eingestellt werden, dass es täglich, wöchentlich oder monatlich automatisch aktualisiert wird.
+ Lebenszeitbudget — Eine laufende Zuweisung, die begrenzt, wie oft diese Tabelle insgesamt verwendet werden kann.
**Topics**
+ [Ein Budget für den Datenzugriff anzeigen](view-access-budget.md)
+ [Hinzufügen eines Datenzugriffsbudgets zu einer vorhandenen verknüpften Tabelle](add-access-budget-to-existing-associated-table.md)
+ [Ein Datenzugriffsbudget bearbeiten](edit-access-budget.md)
+ [Löschen eines Datenzugriffsbudgets](delete-access-budget.md)
# Ein Budget für den Datenzugriff anzeigen
Sie können ein Datenzugriffsbudget auf der Registerkarte „**Tabellen**“ oder auf der Seite mit den Tabellendetails anzeigen.
**Um ein Datenzugriffsbudget anzuzeigen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Zusammenarbeit aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:
+ Wählen Sie in der Spalte **Verbleibendes Budget für den Datenzugriff** das Budget aus, um die Details anzuzeigen.
+ Wählen Sie eine Tabelle aus und scrollen Sie auf der Seite mit den Tabellendetails nach unten, um den Abschnitt mit den **Budgetdetails für den Datenzugriff** anzuzeigen.
# Hinzufügen eines Datenzugriffsbudgets zu einer vorhandenen verknüpften Tabelle
Als Mitglied einer Kollaboration können Sie einer vorhandenen verknüpften Tabelle ein Datenzugriffsbudget hinzufügen.
**Um einer vorhandenen verknüpften Tabelle ein Datenzugriffsbudget hinzuzufügen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Zusammenarbeit aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Wählen Sie das Optionsfeld neben der Tabelle aus, zu der Sie ein Datenzugriffsbudget hinzufügen möchten.
1. Wählen Sie in der Dropdownliste **Aktionen** unter **Datenzugriffsbudget** die Option **Hinzufügen** aus (falls noch kein Budget vorhanden ist).
1. Wählen Sie eine der folgenden Budgetkonfigurationen aus:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-access-budget-to-existing-associated-table.html)
1. Überprüfen Sie Ihre Auswahl unter Übersicht über das **Datenzugriffsbudget**.
1.
**Example Beispiel**
Wenn Sie beispielsweise einen **Budgetbetrag pro Zeitraum** von 1.000 ausgewählt haben, den **Zeitraum** auf **Wöchentlich** setzen, das Kontrollkästchen **Budget automatisch wöchentlich aktualisieren** aktiviert lassen und das **Lebenszeitbudget** auf 1.000.000 festgelegt haben, wird in der **Access-Budgetübersicht** die folgende Meldung angezeigt: Jede Woche kann diese Tabelle bis zu 1.000 Mal für die Ausführung von Abfragen oder Aufträgen verwendet werden. Dieses Budget ist so eingestellt, dass es jeden Sonntag um 00:00 Uhr UTC automatisch aktualisiert wird. Es wird so lange aktualisiert, bis diese Tabelle ihr Lebenszeitbudget von 1.000.000 Benutzern erreicht hat.
1. (Optional) Wenn Sie **Budget-Tags für den Datenzugriff für die Access-Budgetressource** aktivieren möchten, wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** aus und geben Sie ein Schlüssel- und Wertepaar ein.
1. Wählen Sie **Datenzugriffsbudget hinzufügen** aus.
# Ein Datenzugriffsbudget bearbeiten
Als Collaboration-Mitglied können Sie das Datenzugriffsbudget bearbeiten. Wenn Sie ein Datenzugriffsbudget bearbeiten, wird der aktuelle Budgetsaldo zurückgesetzt.
Sie können ein Datenzugriffsbudget auf der Registerkarte **Tabellen** oder auf der Seite mit den Tabellendetails bearbeiten.
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#### [ Tables tab ]
**Um ein Datenzugriffsbudget auf der Registerkarte „**Tabellen**“ zu bearbeiten**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Zusammenarbeit aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Wählen Sie das Optionsfeld neben der Tabelle aus, die Sie bearbeiten möchten.
1. Wählen Sie in der Dropdownliste **Aktionen** unter **Datenzugriffsbudget** die Option **Bearbeiten** aus.
1. Aktualisieren Sie auf der Seite **Datenzugriffsbudget bearbeiten** die **Budgetinformationen pro Zeitraum** oder **Lebenszeitbudget**.
1. Sehen Sie sich die **Übersicht über das Datenzugriffsbudget** an, um zu überprüfen, ob die von Ihnen vorgenommenen Änderungen korrekt sind.
1. Wählen Sie **Änderungen speichern ** aus.
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#### [ Table details page ]
**Um ein Datenzugriffsbudget auf der Seite mit den Tabellendetails zu bearbeiten**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Zusammenarbeit aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Wählen Sie eine -Tabelle aus.
1. Scrollen Sie auf der Seite mit den Tabellendetails nach unten zum Abschnitt **Details zum Datenzugriffsbudget**.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste **Aktionen** die Option **Bearbeiten** aus.
1. Aktualisieren Sie auf der Seite **Datenzugriffsbudget bearbeiten** die **Budgetinformationen pro Zeitraum** oder **Lebenszeitbudget**.
1. Wählen Sie **Änderungen speichern ** aus.
------
# Löschen eines Datenzugriffsbudgets
Sie können ein Datenzugriffsbudget auf der Registerkarte **Tabellen** oder auf der Seite mit den Tabellendetails löschen.
------
#### [ Tables tab ]
**Um ein Datenzugriffsbudget auf der Registerkarte „**Tabellen**“ zu löschen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Zusammenarbeit aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Wählen Sie das Optionsfeld neben der Tabelle aus, die Sie löschen möchten.
1. Wählen Sie in der Dropdownliste **Aktionen** unter **Datenzugriffsbudget** die Option **Löschen** aus.
**Wichtig**
Sie können diese Aktion nicht rückgängig machen und Ihr Datenzugriffsbudget wird auf unbegrenzt zurückgesetzt.
1. Wenn Sie sicher sind, dass Sie das Datenzugriffsbudget löschen möchten, wählen Sie **Löschen**.
------
#### [ Table details page ]
**Um ein Datenzugriffsbudget von der Tabellendetailseite zu löschen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Zusammenarbeit aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Wählen Sie eine -Tabelle aus.
1. Scrollen Sie auf der Seite mit den Tabellendetails nach unten zum Abschnitt **Details zum Datenzugriffsbudget**.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste **Aktionen** die Option **Löschen**.
**Wichtig**
Sie können diese Aktion nicht rückgängig machen und Ihr Datenzugriffsbudget wird auf unbegrenzt zurückgesetzt.
1. Wenn Sie sicher sind, dass Sie das Datenzugriffsbudget löschen möchten, wählen Sie **Löschen**.
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# Eine Regel für die Kollaborationsanalyse zu einer konfigurierten Tabelle hinzufügen
Mit der *Regel für die Kollaborationsanalyse* können Sie Kontrollen angeben, die für diese Zusammenarbeit spezifisch sind. Diese Steuerelemente bestimmen zusammen mit der konfigurierten Tabellenanalyseregel, wie diese Tabelle innerhalb dieser Zusammenarbeit analysiert werden kann.
Sie fügen einer konfigurierten Tabelle eine Regel für die Kollaborationsanalyse hinzu, nachdem Sie [eine konfigurierte Tabelle erstellt](create-configured-table.md), [eine Analyseregel hinzugefügt](add-analysis-rule.md) und [sie einer Kollaboration zugeordnet](associate-configured-table.md) haben. Sie müssen eine Regel für die Kollaborationsanalyse hinzufügen, wenn die Tabelle so konfiguriert ist, dass sie direkte Analysen unterstützt oder zusätzliche Analysen ermöglicht.
+ **Direkte Analyse** — Die Tabelle kann in Abfragen verwendet werden, mit denen sie direkt analysiert wird. Zum Beispiel in einer Abfrage, die eine aggregierte Messanalyse oder eine Liste von Identifikatoren zur Aktivierung ausgibt.
+ **Zusätzliche Analyse** — Die Tabelle kann neben Abfragen, mit denen sie direkt analysiert wird, auch als Eingabe für zusätzliche Analysen verwendet werden. Die Tabelle kann beispielsweise in einer Abfrage verwendet werden, die als Ausgangswert für ein Lookalike-ML-Modell dient, oder als ML-Eingabekanal für ein benutzerdefiniertes ML-Modell.
**Um die Regel für die Kollaborationsanalyse zu einer Tabelle hinzuzufügen**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die [AWS Clean Rooms Konsole](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) mit Ihrem AWS-Konto (falls Sie dies noch nicht getan haben).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Collaborations** aus.
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Sehen Sie sich auf der Registerkarte **Tabellen** **unter Von Ihnen zugeordnete Tabellen** die konfigurierte Tabelle an, die Sie der Kollaboration zugeordnet haben.
+ Wenn der **Status „Direkte Analyse****“ oder „Zusätzliche Analyse**“ den Status „**Bereit**“ hat, kann die Tabelle abgefragt werden.
+ Wenn der **Status Direkte Analyse** oder **Zusätzliche Analyse den** Status **Nicht bereit** hat, wählen Sie den Status aus, und klicken Sie dann im Dialogfeld auf **Konfigurieren**.
1. Erweitern Sie auf der Seite **Regel für die Kollaborationsanalyse konfigurieren** die **Option Regel für die Analyse konfigurierter Tabellen** anzeigen, um die Details anzuzeigen.
1. Wählen Sie unter **Zulässige zusätzliche Analysen** die Option aus, die Ihrem Ziel entspricht.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/clean-rooms/latest/userguide/add-collaboration-analysis-rule.html)
1. Geben Sie für die **Bereitstellung von Ergebnissen** in der Dropdownliste an, wer Ergebnisse von **Mitgliedern erhalten kann, denen der Empfang von Ergebnissen für die Abfrageausgabe gestattet** ist.
1. Wählen Sie **Analyseregel konfigurieren** aus.
# Konfiguration der differenzierten Datenschutzrichtlinie (optional)
**Anmerkung**
AWS Clean Rooms Differential Privacy ist nur für Kollaborationen verfügbar, bei denen die Daten in Amazon S3 gespeichert sind.
Dieses Verfahren beschreibt den Prozess der Konfiguration der differenziellen Datenschutzrichtlinie in einer Kollaboration mithilfe der Option **Guided Flow** in der AWS Clean Rooms Konsole. Dies ist ein einmaliger Schritt für alle Tabellen mit differenziellem Datenschutz.
**So konfigurieren Sie differenzielle Datenschutzeinstellungen (geführter Ablauf)**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie auf der Kollaborationsseite auf der Registerkarte **Tabellen** die Option **Differenzielle Datenschutzrichtlinie konfigurieren** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Differentielle Datenschutzrichtlinie konfigurieren** Werte für die folgenden Eigenschaften aus:
+ **Budget für den Datenschutz**
+ **Aktualisieren Sie das Datenschutzbudget monatlich**
+ **Pro Abfrage wurde ein Rauschen hinzugefügt**
Sie können die Standardwerte verwenden oder benutzerdefinierte Werte eingeben, die Ihren speziellen Anwendungsfall unterstützen. Nachdem Sie die Werte für das **Datenschutzbudget** und die **pro Abfrage hinzugefügten Störungen** ausgewählt haben, können Sie eine Vorschau des resultierenden Dienstprogramms im Hinblick auf die Anzahl der Aggregationen anzeigen, die für alle Abfragen Ihrer Daten möglich sind.
1. Wählen Sie **Konfigurieren** aus.
Es wird eine Bestätigungsnachricht angezeigt, dass Sie die differenzielle Datenschutzrichtlinie für die Zusammenarbeit erfolgreich konfiguriert haben.
Nachdem Sie den differenziellen Datenschutz konfiguriert haben, können Sie:
+ [Fragen Sie die Datentabellen](running-sql-queries.md) ab (als Mitglied, das Abfragen durchführen kann)
+ [Kollaborationen](working-with-collaborations.md) (wenn Sie die Kollaboration erstellt haben)
## Differenzielle Nutzungsprotokolle zum Datenschutz anzeigen
Als Collaboration-Mitglied, das Daten mit Differential Privacy schützt, können Sie, nachdem Sie eine Collaboration mit Differential Privacy erstellt haben, die Nutzung des Datenschutzbudgets überwachen.
**Um zu sehen, wie viele Aggregationen ausgeführt wurden und wie viel des Datenschutzbudgets aufgebraucht wurde**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Wählen Sie **Nutzungsprotokolle anzeigen** (blauer Text).
1. Sehen Sie sich die Nutzungsdetails an, einschließlich des Datenschutzbudgets und der Anzahl der bereitgestellten Funktionen.
## Eine differenzierte Datenschutzrichtlinie bearbeiten
Nachdem Sie die differenzielle Datenschutzrichtlinie konfiguriert haben, können Sie sie jederzeit aktualisieren, um Ihren Datenschutzanforderungen besser gerecht zu werden.
**Um die differenzielle Datenschutzrichtlinie zu bearbeiten**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Tabellen** der Kollaborationsseite unter **Von Ihnen zugeordnete Tabellen** die Option **Bearbeiten** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Differentiellen Datenschutz bearbeiten** neue Werte für die folgenden Eigenschaften aus:
+ **Datenschutzbudget** — Bewegen Sie den Schieberegler, um das Budget zu einem beliebigen Zeitpunkt während einer Zusammenarbeit entweder zu erhöhen oder zu verringern. Sie können das Budget nicht verringern, nachdem das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, mit der Abfrage Ihrer Daten begonnen hat. Wenn das **Datenschutzbudget** erhöht wird, AWS Clean Rooms wird das vorhandene Budget weiter verwendet, bis es vollständig aufgebraucht ist, bevor das neu hinzugefügte Datenschutzbudget verwendet wird.
+ **Pro Abfrage hinzugefügtes Rauschen** — Bewegen Sie den Schieberegler, um das **pro Abfrage hinzugefügte Rauschen** zu einem beliebigen Zeitpunkt während einer Zusammenarbeit entweder zu erhöhen oder zu verringern.
**Anmerkung**
Mithilfe **interaktiver Beispiele** können Sie untersuchen, wie sich unterschiedliche Werte für **Datenschutzbudget** und **hinzugefügtes Rauschen pro Abfrage** auf die Anzahl der Aggregatfunktionen auswirken, die Sie ausführen können.
Sie können den Wert der **Aktualisierung des Datenschutzbudgets** nicht ändern. Um Ihre Auswahl zu ändern, müssen Sie die differenzielle Datenschutzrichtlinie löschen und eine neue erstellen.
1. Wählen Sie **Änderungen speichern ** aus.
Sie erhalten eine Bestätigungsnachricht, dass Sie die differenzielle Datenschutzrichtlinie erfolgreich bearbeitet haben.
## Löschen einer differenzierten Datenschutzrichtlinie
Sie können die differenzielle Datenschutzrichtlinie auf der Registerkarte **Tabellen** einer Kollaboration löschen.
**Um die differenzielle Datenschutzrichtlinie zu löschen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie auf der Kollaborationsseite auf der Registerkarte **Tabellen** neben **Differenzielle Datenschutzrichtlinie die** Option **Löschen** aus.
1. Wenn Sie sicher sind, dass Sie die differenzielle Datenschutzrichtlinie löschen möchten, wählen Sie **Löschen** aus.
Nach dem Löschen einer differenzierten Datenschutzrichtlinie können Sie in dieser Richtlinie nicht mehr auf die Nutzungsprotokolle des Datenschutzbudgets zugreifen. Tabellen mit aktiviertem differenziellen Datenschutz können nicht abgefragt werden, wenn die differenzielle Datenschutzrichtlinie gelöscht wird.
## Anzeige der berechneten differenziellen Datenschutzparameter
Benutzer mit Erfahrung im Bereich Differential Privacy können die berechneten differenziellen Datenschutzparameter auf der Registerkarte **Analyse** einer Kollaboration einsehen.
**Um die berechneten differenziellen Datenschutzparameter einzusehen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Analyse** im Abschnitt **Ergebnisse** die Option **Berechnete differenzielle Datenschutzparameter anzeigen** aus.
In der Tabelle **Berechnete differenzielle Datenschutzparameter** können Sie die Sensitivitätswerte von Aggregatfunktionen sehen. Diese Werte sind als der Höchstwert definiert, um den sich das Ergebnis einer Funktion ändern kann, wenn die Datensätze eines einzelnen Benutzers hinzugefügt, entfernt oder geändert werden. Die Liste enthält die folgenden unterschiedlichen Datenschutzparameter:
+ Das **Benutzerbeitragslimit** (User Contribution Limit, UCL) ist die maximale Anzahl von Zeilen, die ein Benutzer zu einer SQL-Abfrage beigetragen hat. Wenn Sie beispielsweise die Gesamtzahl der übereinstimmenden Impressionen in einer bestimmten Kampagne zählen möchten, bei der jeder Nutzer mehrere Impressionen haben kann, muss AWS Clean Rooms Differential Privacy die Anzahl der Impressionen eines einzelnen Benutzers begrenzen, um sicherzustellen, dass die Berechnung des unterschiedlichen Datenschutzes korrekt ist. Mit anderen Worten, wenn ein Benutzer mehr Impressionen als die Grenze hat, nimmt er AWS Clean Rooms automatisch eine einheitliche Zufallsstichprobe der Impressionen dieses Benutzers gemäß dem berechneten UCL-Wert und schließt die verbleibenden Impressionen dieses Benutzers bei der Ausführung der Abfrage aus. Der UCL-Wert entspricht 1, wenn Sie die Anzahl der eindeutigen Benutzer zählen. Das liegt daran, dass durch das Hinzufügen, Entfernen oder Ändern eines einzelnen Benutzers die Anzahl der einzelnen Benutzer um höchstens 1 geändert werden kann.
+ Der **Mindestwert** ist die Untergrenze eines Ausdrucks, der in einer Aggregatfunktion wie verwendet wird`sum()`. Wenn es sich bei dem Ausdruck beispielsweise um eine Spalte handelt, die als bekannt ist`purchase_value`, ist der Mindestwert die Untergrenze der Spalte.
+ Der **Höchstwert** ist die Obergrenze eines Ausdrucks, der in einer Aggregatfunktion wie verwendet wird`sum()`. Wenn es sich bei dem Ausdruck beispielsweise um eine Spalte handelt, die als bezeichnet wird`purchase_value`, ist der Höchstwert die Obergrenze der Spalte.
In der Tabelle **Berechnete differenzielle Datenschutzparameter** können Sie diese Parameter verwenden, um das Gesamtvolumen des Rauschens in den Abfrageergebnissen besser zu verstehen. Wenn die konfigurierte Anzahl der **pro Abfrage hinzugefügten Störungen** beispielsweise 30 Benutzer umfasst und eine `COUNT DISTINCT (user_id)` Abfrage ausgeführt wird, fügt AWS Clean Rooms Differential Privacy zufälliges Rauschen hinzu, das mit hoher Wahrscheinlichkeit zwischen -30 und 30 liegt, da die Sensitivität von 1 `COUNT DISTINCT` ist. Bei einer `COUNT` Abfrage mit derselben Konfiguration fügt AWS Clean Rooms Differential Privacy statistisches Rauschen hinzu, das nach dem Benutzerbeitragslimit skaliert wird, da ein einzelner Benutzer mehrere Zeilen zum Abfrageergebnis beitragen könnte. Bei einer `SUM` Abfrage wie `SUM (purchase_value)` bei der alle Spaltenwerte positiv sind, wird das Gesamtrauschen durch das Benutzerbeitragslimit multipliziert mit dem Höchstwert skaliert. AWS Clean Rooms Differential Privacy berechnet automatisch die Sensitivitätsparameter, um das Rauschen während der Laufzeit der Abfrage zu erhöhen, wodurch das Datenschutzbudget aufgebraucht wird. Das Budget für den Datenschutz muss aufgebraucht werden, da die Sensitivitätsparameter datenabhängig sind.
# Tabellen und Analyseregeln anzeigen
**Um Tabellen anzuzeigen, die der Kollaboration und den Analyseregeln zugeordnet sind**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Tables** (Tabellen).
1. Wählen Sie eine der folgenden Optionen:
1. Um Ihre der Kollaboration zugehörigen Tabellen anzuzeigen, wählen **Sie unter Von Ihnen zugeordnete Tabellen** eine Tabelle aus (blauer Text).
1. Um andere der Kollaboration zugeordnete Tabellen anzuzeigen, wählen Sie **unter Von Mitarbeitern zugeordnete Tabellen** eine Tabelle aus (blauer Text).
1. Sehen Sie sich die Tabellendetails und Analyseregeln auf der Seite mit den Tabellendetails an.
# Eine konfigurierte Tabelle bearbeiten
Voraussetzungen:
+ Und AWS-Konto mit Zugriff auf AWS Clean Rooms
In den folgenden Abschnitten wird erklärt, wie Sie den Namen, die Beschreibung und die Konfigurationsdetails von Tabellen für Amazon S3-, Amazon Athena- und Snowflake-Datenquellen bearbeiten.
[https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)
**Um eine konfigurierte Tabelle zu bearbeiten**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus, die Sie erstellt haben.
1. Wählen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle die Option **Bearbeiten** aus.
1. Bearbeiten Sie Ihre Konfiguration.
1. Wählen Sie **Änderungen speichern ** aus.
# Bearbeiten konfigurierter Tabellen-Tags
Als Mitglied der Kollaboration können Sie, nachdem Sie eine konfigurierte Tabelle erstellt haben, die Tags in der konfigurierten Tabellenressource auf der Registerkarte **Konfigurierte Tabellen** verwalten.
**Um die konfigurierten Tabellen-Tags zu bearbeiten**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus, die Sie erstellt haben.
1. Scrollen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle nach unten zum Abschnitt **Tags**.
1. Wählen Sie **Tags verwalten** aus.
1. Auf der Seite **Tags verwalten** haben Sie folgende Möglichkeiten:
+ Klicken Sie zum Entfernen eines Tags auf **Remove (Entfernen)**.
+ Um einen Tag hinzuzufügen, wählen Sie **Add new tag (Neuen Tag hinzufügen)**.
+ Klicken Sie auf **Save changes (Änderungen speichern)**, um die Änderungen zu speichern.
# Bearbeitung der konfigurierten Tabellenanalyseregel
**Um die konfigurierte Tabellenanalyseregel zu bearbeiten**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus, die Sie erstellt haben.
1. Scrollen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle entweder nach unten zum Abschnitt **Aggregationsanalyseregel**, **Listenanalyseregel** oder **Benutzerdefinierte Analyseregel**. (Ihre Auswahl hängt davon ab, welche Art von Analyseregel Sie für die konfigurierte Tabelle ausgewählt haben.)
1. Wählen Sie **Bearbeiten** aus.
1. Auf der Seite **Analyseregel bearbeiten** können Sie:
+ Ändern Sie die **Definition der Analyseregel** wie folgt:
+ Ändern des JSON-Editors.
+ Wählen Sie **Aus Datei importieren**, um eine neue Analyseregeldefinition hochzuladen.
+ Wählen Sie aus den folgenden Optionen eine Vorschau dessen, was Mitglieder in einer Kollaboration sehen werden:
+ **Tabellen-Ansicht**
+ **JSON**
+ **Beispiel für eine Abfrage**
1. Wählen Sie **Änderungen speichern** aus, um Ihre Änderungen zu speichern.
# Löschen der konfigurierten Tabellenanalyseregel
**Warnung**
Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden und wirkt sich auf alle zugehörigen Ressourcen aus.
**Um die konfigurierte Tabellenanalyseregel zu löschen**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tables (Tabellen)** aus.
1. Wählen Sie die konfigurierte Tabelle aus, die Sie erstellt haben.
1. Scrollen Sie auf der Detailseite der konfigurierten Tabelle entweder nach unten zum Abschnitt **Aggregationsanalyseregel**, **Listenanalyseregel** oder **Benutzerdefinierte Analyseregel**. (Ihre Auswahl hängt davon ab, welche Art von Analyseregel Sie für die konfigurierte Tabelle ausgewählt haben.)
1. Wählen Sie **Löschen** aus.
1. Wenn Sie sicher sind, dass Sie die Analyseregel löschen möchten, wählen Sie **Löschen**.
# In der konfigurierten Tabelle sind keine Spalten zulässig
Die Konfiguration unzulässiger Ausgabespalten ist ein Steuerelement in der Regel für AWS Clean Rooms benutzerdefinierte Analysen, mit dem Sie die Liste der Spalten (falls vorhanden) definieren können, die nicht in das Abfrageergebnis projiziert werden dürfen. Die Spalten, auf die in dieser Liste verwiesen wird, gelten als „unzulässige Ausgabespalten“. Das bedeutet, dass jeder Verweis auf eine solche Spalte durch Transformation, Aliasing oder auf andere Weise in der endgültigen SELECT-Projektion (Projektion) der Abfrage möglicherweise nicht vorhanden ist.
Die Funktion verhindert zwar, dass Spalten direkt in die Ausgabe projiziert werden, sie verhindert jedoch nicht vollständig, dass zugrunde liegende Werte indirekt durch andere Mechanismen abgeleitet werden. Diese Spalten können weiterhin in einer Projektionsklausel (z. B. in einer Unterabfrage oder einem Common Table Expression (CTE)) verwendet werden, solange in der allerletzten Projektion nicht auf sie verwiesen wird.
Die Konfiguration der unzulässigen Ausgabespalten bietet Ihnen die Flexibilität, die Kontrolle über Ihre Tabelle anzuwenden und zu kodifizieren, und zwar in Kombination mit Überprüfungen auf Analysevorlagenebene, die auf Anwendungsfällen und entsprechenden Datenschutzanforderungen basieren.
Weitere Informationen zum Einstellen dieser Konfiguration finden Sie unter. [Hinzufügen einer benutzerdefinierten Analyseregel zu einer Tabelle (geführter Ablauf)](add-analysis-rule.md#add-custom-analysis-rule-wizard)
**Beispiele**
Die folgenden Beispiele zeigen, wie das Steuerelement „Unzulässige Ausgabespalten“ angewendet wird.
+ Mitglied A arbeitet mit Mitglied B zusammen.
+ Mitglied B ist Mitglied, das Abfragen ausführen kann.
+ Mitglied A definiert eine Tabelle *Benutzer* mit den Spalten *Alter*, *Geschlecht*, *E-Mail* und *Name*. Die Spalten *Alter* und *Name* sind unzulässige Ausgabespalten.
+ Mitglied B definiert eine Tabelle „*Haustiere*“ mit einem ähnlichen Satz von Spalten „*Alter*“, „*Geschlecht*“ und „*Eigentümername*“. Sie legen jedoch keine Einschränkungen für die Ausgabespalten fest, was bedeutet, dass alle Spalten in der Tabelle in der Abfrage frei projiziert werden können.
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, wird sie blockiert, da unzulässige Ausgabespalten nicht direkt projiziert werden können:
```
SELECT
age
FROM
users
```
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, wird sie blockiert, da unzulässige Ausgabespalten nicht implizit über Project Star projiziert werden können:
```
SELECT
*
FROM
users
```
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, wird sie blockiert, da Transformationen unzulässiger Ausgabespalten nicht projiziert werden können:
```
SELECT
COUNT(age)
FROM
users
```
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, wird sie blockiert, da auf unzulässige Ausgabespalten in der endgültigen Projektion nicht mit einem Alias verwiesen werden kann:
```
SELECT
count_age
FROM
(SELECT COUNT(age) AS count_age FROM users)
```
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, wird sie blockiert, da transformierte eingeschränkte Spalten in der Ausgabe projiziert werden:
```
SELECT
CONCAT(name, email)
FROM
users
```
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, wird sie blockiert, da in CTE definierte unzulässige Ausgabespalten in der endgültigen Projektion nicht referenziert werden können:
```
WITH cte AS (
SELECT
age AS age_alias
FROM
users
)
SELECT age_alias FROM cte
```
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, wird sie blockiert, da unzulässige Ausgabespalten in der endgültigen Projektion nicht als Sortier- oder Partitionsschlüssel verwendet werden können:
```
SELECT
LISTAGG(gender) WITHIN GROUP (ORDER BY age) OVER (PARTITION BY age)
FROM
users
```
Wenn Mitglied B die folgende Abfrage ausführt, ist sie erfolgreich, da Spalten, die Teil der unzulässigen Ausgabespalten sind, weiterhin für andere Konstrukte in der Abfrage verwendet werden können, z. B. in Join- oder Filterklauseln.
```
SELECT
u.name,
p.gender,
p.age
FROM
users AS u
JOIN
pets AS p
ON
u.name = p.owner_name
```
Im gleichen Szenario kann Mitglied B auch die *Namensspalte* in *Benutzern* als Filter- oder Sortierschlüssel verwenden:
```
SELECT
u.email,
u.gender
FROM
users AS u
WHERE
u.name = 'Mike'
ORDER BY
u.name
```
Darüber hinaus können die unzulässigen Ausgabespalten von *Benutzern* in Zwischenprojektionen verwendet werden, z. B. in Unterabfragen und in folgenden CTEs Fällen:
```
WTIH cte AS (
SELECT
u.gender,
u.id,
u.first_name
FROM
users AS u
)
SELECT
first_name
FROM
(SELECT cte.gender, cte.id, cte.first_name FROM cte)
```
# Bearbeiten konfigurierter Tabellenzuordnungen
Als Mitglied einer Kollaboration können Sie die konfigurierten Tabellenzuordnungen bearbeiten, die Sie erstellt haben.
**Um konfigurierte Tabellenzuordnungen zu bearbeiten**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie **den Tab Tabellen**.
1. Wählen Sie für **von Ihnen zugeordnete Tabellen** eine Tabelle aus.
1. Scrollen Sie auf der Seite mit den Tabellendetails nach unten, um die **Details zur Tabellenverknüpfung** anzuzeigen.
1. Wählen Sie **Bearbeiten** aus.
1. Aktualisieren Sie auf der Seite **„Konfigurierte Tabellenzuordnungen bearbeiten**“ die **Beschreibung** oder die **Informationen zum Zugriff auf den Dienst**.
1. Wählen Sie **Änderungen speichern ** aus.
# Aufheben der Zuordnung konfigurierter Tabellen
Als Mitglied einer Kollaboration können Sie die Zuordnung einer konfigurierten Tabelle zur Kollaboration aufheben. Diese Aktion verhindert, dass das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, die Tabelle abfragt.
**Um die Zuordnung einer konfigurierten Tabelle aufzuheben**
1. Melden Sie sich bei [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole.
1. **Wählen Sie im linken Navigationsbereich Collaborations aus.**
1. Wählen Sie die Kollaboration aus.
1. Wählen Sie **den Tab Tabellen**.
1. Wählen Sie für **von Ihnen zugeordnete Tabellen** das Optionsfeld neben der Tabelle aus, deren Zuordnung Sie aufheben möchten.
1. Wählen Sie **Disassociate (Zuordnung aufheben)** aus.
1. **Bestätigen Sie im Dialogfeld die Entscheidung, die Zuordnung der konfigurierten Tabelle aufzuheben, und verhindern Sie, dass das Mitglied, das Abfragen durchführen kann, die Tabelle abfragt, indem Sie die Option Zuordnung aufheben wählen.**