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# Tabelle configurate in AWS Clean Rooms
Una *tabella configurata* è un riferimento a una tabella esistente in un'origine dati. Contiene una regola di analisi che determina in che modo i dati possono essere interrogati AWS Clean Rooms e può includere un budget di accesso ai dati per controllare l'utilizzo delle tabelle. Le tabelle configurate possono essere associate a una o più collaborazioni.
Con AWS Clean Rooms, puoi eseguire analisi di aggregazione sui dati degli eventi, come il numero di acquisti rispetto al numero di acquisti. Puoi anche eseguire l'analisi degli elenchi sui dati degli eventi, ad esempio arricchendo i dati sovrapposti dei clienti dai dati dei segmenti ai dati CRM. Puoi anche eseguire query personalizzate e impostare una privacy differenziale sui dati degli eventi, come i dati di visualizzazione e gli attributi dei segmenti. Per ognuno di questi tipi di analisi, puoi impostare budget di accesso ai dati per monitorare e controllare la quantità di dati a cui si accede tramite le query.
Innanzitutto, crei una collaborazione AWS Clean Rooms e aggiungi quella che Account AWS desideri invitare oppure unisciti a una collaborazione a cui sei invitato creando un'iscrizione. Successivamente, tu e l'altro membro della collaborazione create tabelle configurate. Entrambi aggiungete una regola di analisi alle tabelle configurate (aggregazione, elenco o personalizzata) e, facoltativamente, impostate i budget di accesso ai dati. Quindi, associ le tabelle configurate alla collaborazione. Infine, il membro che può eseguire le query esegue una query sulle due tabelle di dati, consumando il budget di accesso ai dati man mano che le query vengono eseguite.
Il diagramma seguente riassume come utilizzare i dati degli eventi in. AWS Clean Rooms
![\[Diagramma che spiega come utilizzare i dati degli eventi in AWS Clean Rooms\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/images/how-it-works-event-data.png)
**Topics**
+ [Creazione di una tabella configurata in AWS Clean Rooms](create-configured-table.md)
+ [Aggiungere una regola di analisi a una tabella configurata](add-analysis-rule.md)
+ [Associazione di una tabella configurata a una collaborazione](associate-configured-table.md)
+ [Configurazione di un budget di accesso ai dati](configure-data-access-budget.md)
+ [Aggiungere una regola di analisi della collaborazione a una tabella configurata](add-collaboration-analysis-rule.md)
+ [Configurazione dell'informativa sulla privacy differenziale (opzionale)](configure-differential-privacy.md)
+ [Visualizzazione di tabelle e regole di analisi](view-tables.md)
+ [Modifica di una tabella configurata](edit-configured-table.md)
+ [Modifica dei tag delle tabelle configurati](edit-config-table-tags.md)
+ [Modifica della regola di analisi della tabella configurata](edit-config-table-analysis-rule.md)
+ [Eliminazione della regola di analisi delle tabelle configurata](delete-config-table-analysis-rule.md)
+ [Colonne non consentite della tabella configurata](disallowed-columns.md)
+ [Modifica delle associazioni di tabelle configurate](edit-config-table-assoc.md)
+ [Dissociazione delle tabelle configurate](disassociate-config-table.md)
# Creazione di una tabella configurata in AWS Clean Rooms
Una *tabella configurata* è un riferimento a una tabella esistente in una fonte di dati. Contiene una regola di analisi che determina in che modo i dati possono essere interrogati. AWS Clean Rooms Le tabelle configurate possono essere associate a una o più collaborazioni.
Per informazioni su come creare una tabella configurata utilizzando il AWS SDKs, consulta l'[https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)
**Topics**
+ [Creazione di una tabella configurata: origine dati Amazon S3](create-config-table-s3.md)
+ [Creazione di una tabella configurata: origine dati Amazon Athena](create-config-table-athena.md)
+ [Creazione di una tabella configurata: origine dati Snowflake](create-config-table-snowflake.md)
# Creazione di una tabella configurata: origine dati Amazon S3
In questa procedura, il [membro](glossary.md#glossary-member) svolge le seguenti attività:
+ Configura una AWS Glue tabella esistente da utilizzare in AWS Clean Rooms. (Questo passaggio può essere eseguito prima o dopo l'adesione a una collaborazione, a meno che non si utilizzi Cryptographic Computing forClean Rooms.)
**Nota**
AWS Clean Rooms supporta AWS Glue tabelle. Per ulteriori informazioni sull'inserimento dei dati AWS Glue, consulta[Passaggio 3: carica la tabella di dati su Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3).
+ Assegna un nome alla [tabella configurata](glossary.md#glossary-configured-table) e sceglie quali colonne utilizzare nella collaborazione.
La procedura seguente presuppone che:
+ Il membro della collaborazione ha già [caricato le proprie tabelle di dati su Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3) e [creato una AWS Glue](prepare-data-S3.md#create-glue-crawler) tabella.
**Nota**
La **destinazione dei risultati in Amazon S3** non può trovarsi all'interno dello stesso bucket S3 di qualsiasi origine dati.
+ (Facoltativo) Solo per le tabelle di dati [crittografate](glossary.md#glossary-encryption), il membro della collaborazione ha già [preparato tabelle di dati crittografate](prepare-encrypted-data.md) utilizzando il client di crittografia C3R.
È possibile utilizzare la generazione di statistiche fornita da AWS Glue per calcolare statistiche a livello di colonna per le tabelle. AWS Glue Data Catalog Dopo aver AWS Glue generato le statistiche per le tabelle nel catalogo dati, Amazon Redshift Spectrum utilizza automaticamente tali statistiche per ottimizzare il piano di query. *Per ulteriori informazioni sull'utilizzo delle statistiche a livello di colonna AWS Glue, consulta [Ottimizzazione delle prestazioni delle query utilizzando le statistiche a livello di colonna nella Guida per l'](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/column-statistics.html)utente.AWS Glue * Per ulteriori informazioni AWS Glue, consulta la *[AWS Glue Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)*.
**Per creare una tabella configurata: origine dati Amazon S3**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Nell'angolo in alto a destra, scegli **Configura nuova tabella**.
1. Per **Origine dati**, in **Origini AWS dati**, scegli **Amazon S3**.
1. Nella **tabella Amazon S3:**
1. Seleziona la **regione** in cui è ospitata la tabella S3.
Per impostazione predefinita, è selezionata la regione corrente (ad esempio N. Virginia us-east-1).
**avvertimento**
Quando l'origine dati di Amazon S3 si trova in una regione diversa dalla posizione di elaborazione, l'elaborazione dei dati può avvenire temporaneamente al di fuori della regione di origine. Prima di procedere, verifica che lo spostamento dei dati tra regioni sia conforme ai requisiti di sovranità dei dati, alle politiche di conformità normativa e agli standard di governance dei dati.
[Per ulteriori informazioni sulle regioni, consulta Regioni ed endpoint in. *Riferimenti generali di AWS*](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)
1. Scegli il **database** dall'elenco a discesa.
1. Scegli la **tabella** che desideri configurare dall'elenco a discesa.
**Nota**
Per verificare che questa sia la tabella corretta, esegui una delle seguenti operazioni:
Scegliete **Visualizza in AWS Glue**.
Attiva **Visualizza schema da AWS Glue** per visualizzare lo schema.
**Importante**
Per le AWS Glue tabelle in cui i dati sono in formato CSV, i nomi e l'ordine delle colonne nello schema Glue devono corrispondere esattamente ai dati CSV. Se non si allineano, l'elenco delle colonne consentite per la tabella configurata potrebbe non essere applicato correttamente.
1. Per **le colonne e i metodi di analisi consentiti nelle collaborazioni**,
1. Per **quali colonne vuoi consentire le collaborazioni**?
+ Scegli **Tutte le colonne** per consentire l'interrogazione di tutte le colonne nella collaborazione.
+ Scegli **Elenco personalizzato** per consentire l'interrogazione di una o più colonne dall'elenco a discesa **Specificare le colonne consentite** nell'ambito della collaborazione.
1. Per i metodi di analisi **consentiti**,
1. Scegliete **Direct query** per consentire l'esecuzione diretta delle query SQL su questa tabella
1. Scegli **Direct job** per consentire l'esecuzione diretta dei PySpark lavori su questa tabella.
**Example Esempio**
Ad esempio, se desideri consentire ai membri della collaborazione di eseguire sia le query SQL dirette che i PySpark job su tutte le colonne, scegli **Tutte le colonne**, **Direct Query** e **Direct job**.
1. Per i **dettagli della tabella configurata**,
1. Immettere un **nome** per la tabella configurata.
È possibile utilizzare il nome predefinito o rinominare questa tabella.
1. Inserire una **descrizione** della tabella.
La descrizione aiuta a distinguere tra altre tabelle configurate con nomi simili.
1. Se desideri abilitare i **tag** per la risorsa della tabella configurata, scegli **Aggiungi nuovo tag** e inserisci la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Configura nuova tabella**.
Ora che hai creato una tabella configurata, sei pronto per:
+ [Aggiungere una regola di analisi alla tabella configurata](add-analysis-rule.md)
+ [Associa la tabella configurata a una collaborazione](associate-configured-table.md)
# Creazione di una tabella configurata: origine dati Amazon Athena
L'opzione di origine dati Amazon Athena consente di interrogare i dati archiviati in Amazon S3, catalogati nel catalogo dati o nei cataloghi federati e AWS Glue l'accesso è controllato tramite. AWS Lake Formation Sono supportate sia le tabelle che le visualizzazioni. AWS Glue Data Catalog I link alle risorse di Lake Formation possono essere utilizzati per condividere tabelle Account AWS e viste Regioni AWS da e verso l'account AWS Clean Rooms membro che li unisce a una AWS Clean Rooms collaborazione.
**Nota**
Solo i set di dati basati su Amazon S3 possono essere interrogati tramite l'integrazione delle fonti di dati Athena.
[In questa procedura, il membro svolge le seguenti attività:](glossary.md#glossary-member)
+ Configura una tabella o una vista esistente in AWS Glue Data Catalog per utilizzare il AWS Clean Rooms
+ Assegna un nome alla [tabella configurata](glossary.md#glossary-configured-table) e sceglie quali colonne utilizzare nella collaborazione.
La procedura seguente presuppone che:
+ Il membro della collaborazione ha già creato il AWS Glue Data Catalog database e la tabella o la vista GDC.
**Per creare una tabella configurata: origine dati Athena**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Nell'angolo in alto a destra, scegli **Configura nuova tabella**.
1. Per **Origine dati**, in **Origini AWS dati**, scegli **Amazon Athena**.
1. Nella tabella **Amazon Athena:**
1. Seleziona la **regione** in cui è ospitata la tabella Amazon Athena.
Per impostazione predefinita, è selezionata la regione corrente (ad esempio N. Virginia us-east-1).
**avvertimento**
Quando l'origine dati di Amazon Athena si trova in una regione diversa dalla località di elaborazione, l'elaborazione dei dati può avvenire temporaneamente al di fuori della regione di origine. Prima di procedere, verifica che lo spostamento dei dati tra regioni sia conforme ai requisiti di sovranità dei dati, alle politiche di conformità normativa e agli standard di governance dei dati.
[Per ulteriori informazioni sulle regioni, consulta Regioni ed endpoint in. *Riferimenti generali di AWS*](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)
1. Scegli il **catalogo** dall'elenco a discesa.
Per impostazione predefinita, è selezionato **AWS Glue Data Catalog**.
+ **AWS Glue Data Catalog**: il catalogo predefinito per le tabelle in AWS Glue.
+ **Catalogo federato**: disponibile se hai configurato AWS Glue Catalog Federation per la connessione ai cataloghi REST di Apache Iceberg remoti. *Per ulteriori informazioni, consulta [Catalog federation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/catalog-federation.html) nella Developer Guide.AWS Lake Formation *
1. Scegli il **database** dall'elenco a discesa.
1. Scegli la **tabella** che desideri configurare dall'elenco a discesa.
**Nota**
Per verificare che questa sia la tabella corretta, esegui una delle seguenti operazioni:
Scegliete **Visualizza in AWS Glue** o **Visualizza in AWS Lake Formation** (a seconda del tipo di catalogo).
Attiva **Visualizza schema da AWS Glue** per visualizzare lo schema.
1. Per le configurazioni di **Amazon Athena**,
1. Scegli un **gruppo di lavoro dall'elenco** a discesa.
1. Per la **posizione di output S3**, scegli un'azione consigliata, in base a uno dei seguenti scenari.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html)
1. Per **le colonne consentite nelle collaborazioni**, scegli un'opzione in base al tuo obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html)
1. Per i **dettagli della tabella configurata**,
1. Immettere un **nome** per la tabella configurata.
È possibile utilizzare il nome predefinito o rinominare questa tabella.
1. Inserire una **descrizione** della tabella.
La descrizione aiuta a distinguere tra altre tabelle configurate con nomi simili.
1. Se desideri abilitare i **tag** per la risorsa della tabella configurata, scegli **Aggiungi nuovo tag** e inserisci la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Configura nuova tabella**.
Ora che hai creato una tabella configurata, sei pronto per:
+ [Aggiungere una regola di analisi alla tabella configurata](add-analysis-rule.md)
+ [Associa la tabella configurata a una collaborazione](associate-configured-table.md)
# Creazione di una tabella configurata: origine dati Snowflake
In questa procedura, il [membro](glossary.md#glossary-member) svolge le seguenti attività:
+ Configura una tabella Snowflake esistente da utilizzare in. AWS Clean Rooms(Questo passaggio può essere eseguito prima o dopo l'adesione a una collaborazione, a meno che non si utilizzi Cryptographic Computing for.) Clean Rooms
+ Assegna un nome alla [tabella configurata](glossary.md#glossary-configured-table) e sceglie quali colonne utilizzare nella collaborazione.
La procedura seguente presuppone che:
+ Il membro della collaborazione ha già caricato le proprie tabelle di dati su Snowflake.
+ (Facoltativo) Solo per le tabelle di dati [crittografate](glossary.md#glossary-encryption), il membro della collaborazione ha già [preparato tabelle di dati crittografate](prepare-encrypted-data.md) utilizzando il client di crittografia C3R.
**Per creare una tabella configurata: origine dati Snowflake**
1. [Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo https://console.aws.amazon.com /cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Nell'angolo in alto a destra, scegli **Configura nuova tabella**.
1. Per **Origine dati**, in **Cloud e sorgenti dati di terze parti**, scegli **Snowflake**.
1. Specificate **le credenziali Snowflake** utilizzando un ARN segreto esistente o memorizzando un nuovo segreto per questa tabella.
------
#### [ Use existing secret ARN ]
1. Se disponi di un ARN segreto, inseriscilo nel campo **ARN** segreto.
Puoi cercare il tuo ARN segreto scegliendo **Vai a**. Gestione dei segreti AWS
1. Se hai un segreto esistente da un'altra tabella, scegli **Importa ARN segreto da una tabella esistente**.
**Nota**
L'ARN segreto può essere utilizzato su più account.
------
#### [ Store a new secret for this table ]
1. Inserisci le seguenti credenziali Snowflake:
+ **Nome utente Snowflake**
+ **Magazzino Snowflake**
+ **Ruolo di Snowflake**
+ **Chiave privata Snowflake Privacy Enhanced Mail (PEM)**
1. Per la crittografia, effettuate una delle seguenti operazioni:
+ Per utilizzare Chiave gestita da AWS (impostazione predefinita), lascia deselezionata la casella di controllo **Personalizza le impostazioni di crittografia**.
+ Per utilizzare un file personalizzato: AWS KMS key
+ Seleziona la casella di controllo **Personalizza le impostazioni di crittografia**.
+ Per la **chiave KMS**, inserisci la chiave ARN o scegline una dall'elenco.
1. Inserisci un **nome segreto** per aiutarti a trovare le tue credenziali in un secondo momento.
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1. Per i **dettagli della tabella e dello schema Snowflake**, inserisci i dettagli manualmente o importa automaticamente i dettagli.
------
#### [ Enter the details manually ]
1. Inserisci l'identificatore dell'account **Snowflake**.
Per ulteriori informazioni, consulta [Identificatori di account](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account) nella documentazione di Snowflake.
L'identificatore dell'account deve essere nel formato utilizzato per i driver Snowflake. È necessario sostituire il punto (.) con un trattino (-) in modo che l'identificatore sia formattato come. **-**
1. **Entra nel database Snowflake.**
Per ulteriori informazioni, consulta il [database Snowflake nella documentazione di Snowflake](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/snowflake-db).
1. **Immettete il nome dello schema Snowflake.**
1. Immettete il nome della tabella **Snowflake**.
Per ulteriori informazioni, consulta [Understanding Snowflake Table Structures nella documentazione di Snowflake](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-micro-partitions).
1. Per lo **schema**, inserisci il **nome della colonna** e scegli il **tipo di dati dall'elenco** a discesa.
1. Scegli **Aggiungi colonna** per aggiungere altre colonne.
+ Se scegli un **tipo di dati oggetto**, specifica **lo schema dell'oggetto**.
**Example Esempio di schema a oggetti**
```
name STRING,
location OBJECT(
x INT,
y INT,
metadata OBJECT(uuid STRING)
),
history ARRAY(TEXT)
```
+ Se scegli un **tipo di dati Array**, specifica lo **schema Array**.
**Example Esempio di schema di array**
```
OBJECT(x INT, y INT)
```
+ Se scegli un **tipo di dati Map**, specifica lo **schema Map**.
**Example Schema cartografico di esempio**
```
STRING, OBJECT(x INT, y INT)
```
------
#### [ Automatically import the details ]
1. Esporta la visualizzazione COLUMNS da Snowflake come file CSV.
Per ulteriori informazioni sulla visualizzazione COLUMNS di Snowflake, consulta la vista COLUMNS nella documentazione di [Snowflake](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/info-schema/columns).
1. Scegliete **Importa da file** per importare il file CSV e specificare eventuali informazioni aggiuntive.
Il nome del database, il nome dello schema, il nome della tabella, i nomi delle colonne e i tipi di dati vengono importati automaticamente.
+ Se scegli un **tipo di dati Object**, specifica lo **schema Object**.
+ Se scegli un **tipo di dati Array**, specifica lo **schema Array**.
+ Se scegli un **tipo di dati Map**, specifica lo **schema Map**.
1. Inserisci l'identificatore dell'**account Snowflake**.
Per ulteriori informazioni, consulta [Identificatori di account](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account) nella documentazione di Snowflake.
**Nota**
Solo le tabelle S3 catalogate in AWS Glue possono essere utilizzate per recuperare automaticamente lo schema della tabella.
------
1. Per **le colonne consentite nelle collaborazioni**, scegli un'opzione in base al tuo obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-snowflake.html)
1. Per i **dettagli della tabella configurata**,
1. Immettere un **nome** per la tabella configurata.
È possibile utilizzare il nome predefinito o rinominare questa tabella.
1. Inserire una **descrizione** della tabella.
La descrizione aiuta a distinguere tra altre tabelle configurate con nomi simili.
1. Se desideri abilitare i **tag** per la risorsa della tabella configurata, scegli **Aggiungi nuovo tag** e inserisci la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Configura nuova tabella**.
Ora che hai creato una tabella configurata, sei pronto per:
+ [Aggiungere una regola di analisi alla tabella configurata](add-analysis-rule.md)
+ [Associa la tabella configurata a una collaborazione](associate-configured-table.md)
# Aggiungere una regola di analisi a una tabella configurata
Le sezioni seguenti descrivono come aggiungere una regola di analisi alla tabella configurata. Definendo le regole di analisi, è possibile autorizzare il membro che può eseguire le query a eseguire query che corrispondono a una regola di analisi specifica supportata da. AWS Clean Rooms
AWS Clean Rooms supporta i seguenti tipi di regole di analisi:
+ [Regola di analisi di aggregazione](analysis-rules-aggregation.md)
+ [Regola di analisi delle liste](analysis-rules-list.md)
+ [Regola di analisi personalizzata in AWS Clean Rooms](analysis-rules-custom.md)
Può esserci una sola regola di analisi per tabella configurata. È possibile configurare la regola di analisi in qualsiasi momento prima di associare le tabelle configurate alla collaborazione.
**Importante**
Se si utilizza Cryptographic Computing per la collaborazione Clean Rooms e nella collaborazione sono presenti tabelle di dati crittografate, la regola di analisi aggiunta alla tabella configurata crittografata deve essere coerente con il modo in cui i dati sono stati crittografati. Ad esempio, se hai crittografato i dati per SELECT (regola di analisi di aggregazione), non dovresti aggiungere la regola di analisi per JOIN (regola di analisi dell'elenco).
**Topics**
+ [Aggiungere una regola di analisi di aggregazione a una tabella (flusso guidato)](#add-agg-analysis-rule-console-wizard)
+ [Aggiungere una regola di analisi dell'elenco a una tabella (flusso guidato)](#add-list-analysis-rule-console-wizard)
+ [Aggiungere una regola di analisi personalizzata a una tabella (flusso guidato)](#add-custom-analysis-rule-wizard)
+ [Aggiungere una regola di analisi a una tabella (editor JSON)](#add-analysis-rule-console-json-editor)
+ [Fasi successive](#add-analysis-rule-next-step)
## Aggiungere una regola di analisi di aggregazione a una tabella (flusso guidato)
La *regola di analisi di aggregazione* consente di eseguire query che aggregano le statistiche senza rivelare informazioni a livello di riga utilizzando COUNT funzioni e dimensioni opzionali. SUM AVG
**Questa procedura descrive il processo di aggiunta di una regola di analisi di aggregazione alla tabella configurata utilizzando l'opzione Flusso guidato nella console.** AWS Clean Rooms
**Nota**
Le tabelle configurate che utilizzano fonti di dati non S3 supportano solo regole di analisi [personalizzate](#add-custom-analysis-rule-wizard).
**Per aggiungere la regola di analisi di aggregazione a una tabella (flusso guidato)**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata.
1. Nella pagina di dettaglio della tabella configurata, scegli **Configura regola di analisi**.
1. Nel **Passaggio 1: Scegli il tipo di regola di analisi, in Tipo** **di regola di analisi**, scegli l'opzione **Aggregazione**.
1. In **Metodo di creazione**, seleziona **Flusso guidato**, quindi scegli **Avanti**.
1. Nella **Fase 2: Specificate i controlli di interrogazione**, per **le funzioni di aggregazione**:
1. Scegli una **funzione di aggregazione dal menu** a discesa:
+ **CONTARE**
+ **CONTA DISTINTO**
+ **SUM**
+ **SOMMA DISTINTA**
+ **AVG**
1. Scegli quali colonne possono essere utilizzate nella **funzione Aggregate** dal menu a discesa **Colonne**.
1. (Facoltativo) Scegli **Aggiungi un'altra funzione** per aggiungere un'altra funzione di aggregazione e associare una o più colonne a quella funzione.
**Nota**
È richiesta almeno una funzione di aggregazione.
1. (Facoltativo) Scegliete **Rimuovi** per rimuovere una funzione aggregata.
1. Per i **controlli Join**,
1. Scegli un'opzione per **Consenti alla tabella di essere interrogata da** sola:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. In **Specificare le colonne di unione**, scegliete le colonne di cui desiderate consentire l'uso nell'INNERJOINistruzione.
Questo è *facoltativo* se hai selezionato **Sì** nel passaggio precedente.
1. In **Specificare gli operatori consentiti per la corrispondenza**, scegli quali operatori, se presenti, possono essere utilizzati per la corrispondenza su più colonne di unione. Se selezioni due o più JOIN colonne, è necessario uno di questi operatori.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. *(Facoltativo)* Per **i controlli** **Dimension, nel menu a discesa Specificare** le colonne di dimensione, scegli le colonne di cui desideri consentire l'utilizzo nell'istruzione SELECT e nelle ORDER BY parti della query. WHERE GROUP BY
**Nota**
La funzione di aggregazione o le colonne di unione non possono essere utilizzate come colonne **Dimension**.
1. Per **le funzioni scalari**, scegli un'opzione per **Quali funzioni scalari vuoi consentire?**
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
Per ulteriori informazioni, consulta [Funzioni scalari](analysis-rules-aggregation.md#scalar-functions).
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Nel **Passaggio 3: Specificare i controlli dei risultati delle query**, per i vincoli di **aggregazione**:
1. **Seleziona l'elenco a discesa per ogni nome di colonna.**
1. Seleziona l'elenco a discesa per ogni **Numero minimo di valori distinti** che devono essere soddisfatti per ogni riga di output da restituire, dopo l'applicazione della COUNT DISTINCT funzione.
1. Scegli **Aggiungi vincolo per aggiungere altri vincoli** di aggregazione.
1. (Facoltativo) Scegliete **Rimuovi per rimuovere un vincolo di aggregazione**.
1. Per le **analisi aggiuntive applicate all'output**, selezionate un'opzione in base al vostro obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Nel **Passaggio 4: revisione e configurazione**, rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti, modifica se necessario, quindi scegli **Configura regola di analisi**.
Viene visualizzato un messaggio di conferma che hai configurato correttamente una regola di analisi di aggregazione nella tabella.
## Aggiungere una regola di analisi dell'elenco a una tabella (flusso guidato)
La *regola di analisi degli elenchi* consente di eseguire query che generano elenchi a livello di riga della sovrapposizione tra la tabella associata e una tabella del membro che può eseguire l'interrogazione.
Questa procedura descrive il processo di aggiunta della regola di analisi dell'elenco alla tabella configurata utilizzando l'opzione **Flusso guidato** nella console. AWS Clean Rooms
**Nota**
Le tabelle configurate che utilizzano fonti di dati non S3 supportano solo regole di [analisi personalizzate](#add-custom-analysis-rule-wizard).
**Per aggiungere una regola di analisi degli elenchi a una tabella (flusso guidato)**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata.
1. Nella pagina di dettaglio della tabella configurata, scegli **Configura regola di analisi**.
1. Nel **Passaggio 1: Scegli il tipo di regola di** **analisi, in Tipo di regola di** analisi, scegli l'opzione **Elenco**.
1. In **Metodo di creazione**, seleziona **Flusso guidato**, quindi scegli **Avanti**.
1. Nel **Passaggio 2: Specificare i controlli di interrogazione**, per **i controlli Join**:
1. In **Specificare le colonne di unione**, scegliete le colonne di cui desiderate consentire l'uso nell'INNERJOINistruzione.
1. In **Specificare gli operatori consentiti per la corrispondenza**, scegli quali operatori, se presenti, possono essere utilizzati per la corrispondenza su più colonne di unione. Se selezioni due o più JOIN colonne, è necessario uno di questi operatori.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. *(Facoltativo)* Per **i controlli List**, nel menu a discesa **Specificare le colonne dell'elenco**, scegliete quali colonne desiderate che vengano utilizzate nell'output della query (ovvero, utilizzate nell'SELECTistruzione) o utilizzate per filtrare i risultati (ovvero, l'WHEREistruzione).
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Nel **Passaggio 3: Specificate i controlli dei risultati delle interrogazioni**, per **le analisi aggiuntive applicate all'output**, selezionate un'opzione in base al vostro obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Nel **Passaggio 4: revisione e configurazione**, rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti, modifica se necessario, quindi scegli **Configura regola di analisi**.
Viene visualizzato un messaggio di conferma che è stata configurata correttamente una regola di analisi dell'elenco per la tabella.
## Aggiungere una regola di analisi personalizzata a una tabella (flusso guidato)
La regola di analisi personalizzata abilita query o PySpark job SQL personalizzati su una tabella configurata. La regola di analisi personalizzata è obbligatoria se utilizzi:
+ [Modelli di analisi](create-analysis-template.md) per consentire un set specifico di query o PySpark job SQL preapprovati o un set specifico di account in grado di fornire query che utilizzano i tuoi dati.
+ [AWS Clean Rooms Privacy differenziale per la protezione dai tentativi](differential-privacy.md) di identificazione degli utenti.
+ Fonti di dati non S3, come Amazon Athena o Snowflake.
Questa procedura descrive il processo di aggiunta della regola di analisi personalizzata alla tabella configurata utilizzando l'opzione **Flusso guidato nella console**. AWS Clean Rooms
**Per aggiungere una regola di analisi personalizzata a una tabella (flusso guidato)**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata.
1. Nella pagina di dettaglio della tabella configurata, scegli **Configura regola di analisi**.
1. Nel **Passaggio 1: Scegli il tipo di regola di analisi**, in **Tipo di regola di analisi**, scegli l'opzione **Personalizzata**.
1. In **Metodo di creazione**, seleziona **Flusso guidato**, quindi scegli **Avanti**.
1. In **Fase 2: Specificate i controlli di analisi**, per **Controlli di analisi diretta**, scegliete un'opzione in base al vostro obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Nella **fase 3: Specificate i controlli dei risultati dell'analisi**,
1. Per **i controlli dei risultati Job**, tieni presente che non sono supportati controlli dei risultati aggiuntivi.
1. In **Controlli dei risultati della query**, **in Colonne non consentite nell'output**, scegli le colonne che desideri siano consentite nell'output della query, in base al tuo obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Per **Analisi aggiuntive applicate all'output**, scegliete se è possibile applicare analisi aggiuntive all'output della query, in base al vostro obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. (Facoltativo) Nella **Fase 4: Impostazione della privacy differenziale**, stabilite se desiderate attivare o disattivare la privacy differenziale.
La privacy differenziale è una tecnica matematicamente collaudata per proteggere i dati dagli attacchi di reidentificazione.
**Nota**
AWS Clean Rooms La privacy differenziale è disponibile solo per le collaborazioni in cui i dati sono archiviati in Amazon S3.
Per la **privacy differenziale**, scegli se attivare o disattivare la privacy differenziale, in base al tuo obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. **Nel **Passaggio 5: revisione e configurazione**, rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti, modifica se necessario, quindi scegli Configura regola di analisi.**
Viene visualizzato un messaggio di conferma che è stata configurata correttamente una regola di analisi personalizzata per la tabella.
## Aggiungere una regola di analisi a una tabella (editor JSON)
La procedura seguente mostra come aggiungere una regola di analisi a una tabella utilizzando l'opzione dell'**editor JSON** nella AWS Clean Rooms console.
**Nota**
Le tabelle configurate che utilizzano fonti di dati non S3 supportano solo regole di analisi [personalizzate](#add-custom-analysis-rule-wizard).
**Per aggiungere un'aggregazione, un elenco o una regola di analisi personalizzata a una tabella (editor JSON)**
1. [Accedi Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo https://console.aws.amazon.com /cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata.
1. Nella pagina di dettaglio della tabella configurata, scegli **Configura regola di analisi**.
1. Nel **Passaggio 1: Scegli il tipo di regola di** **analisi, in Tipo di regola di** analisi, scegli l'opzione **Aggregazione**, **Elenco** o **Personalizzata**.
1. **In **Metodo di creazione**, seleziona **Editor JSON**, quindi scegli Avanti.**
1. Nel **Passaggio 2: Specificazione dei controlli**, puoi scegliere di inserire una struttura di query (**Inserisci modello**) o inserire un file (**Importa da file**).
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-analysis-rule.html)
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Nel **Passaggio 3: revisione e configurazione**, rivedi le selezioni effettuate per i passaggi precedenti, modifica se necessario, quindi scegli **Configura regola di analisi**.
Riceverai un messaggio di conferma che hai configurato correttamente una regola di analisi per la tabella.
## Fasi successive
Ora che hai configurato una regola di analisi per la tabella configurata, sei pronto per:
+ [Associare una tabella configurata a una collaborazione](associate-configured-table.md)
+ [Interroga le tabelle di dati](running-sql-queries.md) (come membro che può eseguire interrogazioni)
# Associazione di una tabella configurata a una collaborazione
Dopo aver creato una tabella configurata e avervi aggiunto una regola di analisi, è possibile associarla a una collaborazione e assegnare AWS Clean Rooms un ruolo di servizio per accedere alle AWS Glue tabelle.
**Nota**
Questo ruolo di servizio dispone delle autorizzazioni per le tabelle. Il ruolo di servizio può essere assunto solo eseguendo AWS Clean Rooms le query consentite per conto del membro che può eseguire le query. Nessun membro della collaborazione (diverso dal proprietario dei dati) ha accesso alle tabelle sottostanti della collaborazione. Il proprietario dei dati può attivare la privacy differenziale per rendere le proprie tabelle disponibili per l'interrogazione da parte di altri membri.
## Budget di accesso ai dati
Quando si associa una tabella configurata, è possibile applicare un budget di accesso ai dati. Un *budget di accesso ai dati* controlla quante volte una tabella può essere utilizzata per query, lavori e canali di input ML in una collaborazione. Questi budget aiutano le organizzazioni a gestire l'utilizzo delle risorse e a controllare i costi limitando l'uso delle tabelle.
Ogni volta che una tabella viene utilizzata in una query, un processo o un canale di input ML, il budget per quella tabella viene ridotto di uno. Quando il budget raggiunge lo zero, la tabella non può essere utilizzata nelle query SQL, nei job di Pyspark o come parte dei canali di input ML derivati dalla tabella.
È possibile stabilire un budget per periodo che si aggiorna periodicamente, un budget complessivo per l'utilizzo complessivo o entrambi. Per impostazione predefinita, l'utilizzo delle tabelle è illimitato.
+ Budget per periodo: un'allocazione rinnovabile che limita il numero di volte in cui è possibile utilizzare questa tabella entro un periodo di tempo specificato. È possibile impostare il periodo su base giornaliera, settimanale o mensile. Questo budget può essere impostato per l'aggiornamento automatico su base giornaliera, settimanale o mensile.
+ Budget complessivo: un'allocazione corrente che limita il numero totale di volte in cui è possibile utilizzare questa tabella.
## Associa una tabella configurata
I seguenti argomenti descrivono come associare una tabella configurata e applicare un budget di accesso ai dati a una collaborazione tramite la AWS Clean Rooms console.
Per informazioni su come associare le tabelle configurate alla collaborazione utilizzando il AWS SDKs, consulta l'[https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html).
### Fase 1: completamento dei prerequisiti
Per associare una tabella configurata, è necessario completare i seguenti prerequisiti:
+ Una AWS Glue tabella che indica la posizione di una cartella Amazon S3 (non un singolo file)
+ Per le AWS Glue tabelle crittografate:
+ Un ruolo di servizio con autorizzazioni per utilizzare le AWS KMS chiavi per la AWS Glue decrittografia delle tabelle
+ Per i set AWS KMS di dati Amazon S3 crittografati: il ruolo di servizio deve inoltre disporre delle autorizzazioni per utilizzare la chiave per decrittografare AWS KMS i dati Amazon S3
*Per informazioni sulla configurazione della crittografia, consulta [Configurare](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/set-up-encryption.html) la crittografia nella Guida per gli sviluppatori. AWS GlueAWS Glue *
Per verificare la posizione della AWS Glue tabella:
1. Apri la AWS Glue console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/)
1. Visualizza i dettagli della tabella e conferma che la posizione rimanda a una cartella S3
### Fase 2: Associare una tabella configurata
**Per associare una tabella configurata**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Scegli il metodo per associare la tua tabella:
1. Dalla pagina di dettaglio della tabella configurata:
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata.
1. Nella pagina di dettaglio della tabella configurata, scegli **Associa alla collaborazione**.
1. Per la finestra di dialogo **Associa tabella alla collaborazione**, scegli **Collaborazione** dall'elenco a discesa.
1. Dalla pagina dei dettagli della collaborazione:
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Nella scheda **Tabelle**, scegli **Associa tabella**.
1. **Nella pagina Associa tabella**, effettuate una delle seguenti operazioni:
+ Scegli una tabella configurata esistente: scegli il **nome della tabella configurata** che desideri associare alla collaborazione dall'elenco a discesa.
+ Configura una nuova tabella: scegli **Configura nuova tabella** e segui le istruzioni nella pagina **Configura nuova** tabella.
+ Visualizza lo schema e la regola di analisi per la tabella configurata: attiva **Visualizza schema e regola di analisi**.
1. Per i **dettagli sull'associazione delle tabelle**,
1. Immettete un **nome** per la tabella associata.
È possibile utilizzare il nome predefinito o rinominare questa tabella.
1. (Facoltativo) Inserire una **descrizione** della tabella.
La descrizione aiuta a scrivere domande.
1. Specificate le autorizzazioni di **accesso al servizio** selezionando **Crea e utilizza un nuovo ruolo di servizio o Usa un ruolo** **di servizio esistente**.
**Nota**
Se stai associando una tabella configurata supportata da Amazon Athena, scegli **un nome di ruolo di servizio esistente** dall'elenco a discesa. Assicurati che il ruolo del servizio disponga delle autorizzazioni IAM e, se necessario, di Lake Formation per il set di dati.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/associate-configured-table.html)
**Nota**
AWS Clean Rooms richiede le autorizzazioni per eseguire interrogazioni in base alle regole di analisi. Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni per AWS Clean Rooms, vedere. [AWS politiche gestite per AWS Clean Rooms](security-iam-awsmanpol.md)
Se il ruolo non dispone di autorizzazioni sufficienti per AWS Clean Rooms, riceverai un messaggio di errore che indica che il ruolo non dispone di autorizzazioni sufficienti per. AWS Clean Rooms La politica del ruolo deve essere aggiunta prima di procedere.
Se non riesci a modificare la politica del ruolo, ricevi un messaggio di errore che indica che non AWS Clean Rooms riesci a trovare la politica per il ruolo di servizio.
1. Se desideri abilitare i **tag di associazione tra tabelle configurati** per la risorsa di associazione tra tabelle configurata, scegli **Aggiungi nuovo tag** e inserisci la coppia **Chiave** e **Valore**.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Nella pagina **Configura la regola di analisi della collaborazione**, scegli una delle seguenti opzioni:
+ **Sì, crea subito una regola di analisi della collaborazione**: associa la tabella a questa collaborazione e crea una regola di analisi della collaborazione
+ **No, creerò una regola di analisi della collaborazione in un secondo momento**: associa la tabella solo a questa collaborazione. È possibile creare una regola di analisi della collaborazione in un secondo momento.
1. Se scegli **Sì, crea subito una regola di analisi della collaborazione**, per la **consegna dei risultati**, scegli i **membri autorizzati a ricevere i risultati per l'output delle query** dall'elenco a discesa.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Nella pagina **Aggiungi budget di accesso ai dati**, per **Configurazione del budget di accesso ai dati**, scegli una delle seguenti opzioni:
+ **Sì, aggiungi subito un budget per l'accesso ai dati**: associa la tua tabella a questa collaborazione e aggiunge un budget per l'accesso ai dati. Puoi selezionare un budget per periodo, un budget totale o entrambi.
+ **No, aggiungerò un budget per l'accesso ai dati in un secondo momento**: associa la tabella solo a questa collaborazione. Puoi aggiungere un budget per l'accesso ai dati in un secondo momento.
Se selezioni **No, aggiungerò un budget per l'accesso ai dati in un secondo momento**, vai al passaggio 15.
1. Se scegli **Sì, aggiungi subito un budget per l'accesso ai dati**, scegli una delle seguenti configurazioni di budget:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/associate-configured-table.html)
1. Controlla le tue selezioni nella sezione Riepilogo del budget di **accesso ai dati**.
**Example Esempio**
Ad esempio, se hai scelto un **budget per periodo pari** a 1.000, impostato il **periodo** su **Settimanale**, lasciato selezionata la casella di controllo **Aggiorna automaticamente il budget settimanale** e impostato il **budget a vita** su 1.000.000, nel **riepilogo del budget di Access** verrà visualizzato il seguente messaggio: Ogni settimana, questa tabella può essere utilizzata fino a 1.000 volte per eseguire query o lavori. Questo budget è impostato per l'aggiornamento automatico ogni domenica alle 00:00 UTC e continuerà ad aggiornarsi fino al raggiungimento del budget di 1.000.000 di utilizzi per la tabella.
1. (Facoltativo) Se desideri abilitare **i tag di budget di accesso ai dati** per la risorsa Access Budget, scegli **Aggiungi nuovo tag** e inserisci una coppia Chiave e Valore.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Rivedi le informazioni nella pagina **Rivedi e crea**.
1. Se devi modificare una sezione, scegli **Modifica**.
1. Modifica le configurazioni, quindi scegli **Avanti**.
1. Scegli **Associa tabella.**
### Fase 3: Fasi successive
Ora che hai associato la tabella di dati configurata alla collaborazione, sei pronto per:
+ [Aggiungi una regola di analisi della collaborazione](add-collaboration-analysis-rule.md) alla tabella configurata
+ [Modifica la collaborazione](edit-collaboration.md), se sei il creatore della collaborazione
+ [Interroga le tabelle di dati](running-sql-queries.md) (come membro che può eseguire interrogazioni)
# Configurazione di un budget di accesso ai dati
Un collaboratore può visualizzare, aggiungere, modificare ed eliminare un *budget di accesso ai dati* per impostare un limite al numero di volte in cui una tabella può essere utilizzata in un flusso di lavoro. Utilizza questi budget per gestire dati e costi.
Ogni volta che viene interrogata una tabella o viene eseguito un processo utilizzando un canale di input ML derivato da una tabella, il budget per quella tabella viene ridotto di un'unità. Quando il budget raggiunge lo zero, la tabella non può essere interrogata e i lavori di machine learning non possono essere eseguiti utilizzando i canali di input ML derivati dalla tabella.
È possibile stabilire un budget per periodo che si aggiorna periodicamente, un budget complessivo per l'utilizzo complessivo o entrambi. Per impostazione predefinita, l'utilizzo delle tabelle è illimitato.
+ Budget per periodo: un'allocazione rinnovabile che limita il numero di volte in cui è possibile utilizzare questa tabella entro un periodo di tempo specificato. È possibile impostare il periodo su base giornaliera, settimanale o mensile. Questo budget può essere impostato per l'aggiornamento automatico su base giornaliera, settimanale o mensile.
+ Budget complessivo: un'allocazione corrente che limita il numero totale di volte in cui è possibile utilizzare questa tabella.
**Topics**
+ [Visualizzazione di un budget di accesso ai dati](view-access-budget.md)
+ [Aggiungere un budget di accesso ai dati a una tabella associata esistente](add-access-budget-to-existing-associated-table.md)
+ [Modifica di un budget di accesso ai dati](edit-access-budget.md)
+ [Eliminazione di un budget di accesso ai dati](delete-access-budget.md)
# Visualizzazione di un budget di accesso ai dati
È possibile visualizzare un budget di accesso ai dati dalla scheda **Tabelle** o dalla pagina dei dettagli della tabella.
**Per visualizzare un budget di accesso ai dati**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Esegui una delle seguenti operazioni:
+ Nella colonna **Budget di accesso ai dati rimanenti**, seleziona il budget per visualizzare i dettagli.
+ Scegli una tabella e, nella pagina dei dettagli della tabella, scorri verso il basso per visualizzare la sezione **Dettagli del budget di accesso ai dati**.
# Aggiungere un budget di accesso ai dati a una tabella associata esistente
In qualità di membro della collaborazione, puoi aggiungere un budget di accesso ai dati a una tabella associata esistente.
**Per aggiungere un budget di accesso ai dati a una tabella associata esistente**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Seleziona il pulsante di opzione accanto alla tabella a cui desideri aggiungere un budget di accesso ai dati.
1. Dall'elenco a discesa **Azioni**, in **Budget di accesso ai dati**, seleziona **Aggiungi** (se non esiste già un budget).
1. Scegli una delle seguenti configurazioni di budget:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-access-budget-to-existing-associated-table.html)
1. Controlla le tue selezioni nella sezione Riepilogo del budget di **accesso ai dati**.
1.
**Example Esempio**
Ad esempio, se hai scelto un **budget per periodo pari** a 1.000, impostato il **periodo** su **Settimanale**, lasciato selezionata la casella di controllo **Aggiorna automaticamente il budget settimanale** e impostato il **budget a vita** su 1.000.000, nel **riepilogo del budget di Access** verrà visualizzato il seguente messaggio: Ogni settimana, questa tabella può essere utilizzata fino a 1.000 volte per eseguire query o lavori. Questo budget è impostato per l'aggiornamento automatico ogni domenica alle 00:00 UTC e continuerà ad aggiornarsi fino a quando questa tabella non avrà raggiunto il budget di 1.000.000 di utilizzi.
1. (Facoltativo) Se desideri abilitare **i tag di budget di accesso ai dati** per la risorsa Access Budget, scegli **Aggiungi nuovo tag** e inserisci una coppia Chiave e Valore.
1. Scegli **Aggiungi budget di accesso ai dati**.
# Modifica di un budget di accesso ai dati
In qualità di membro della collaborazione, puoi modificare il budget di accesso ai dati. Quando modifichi un budget di accesso ai dati, ripristina il saldo del budget corrente.
È possibile modificare un budget di accesso ai dati dalla scheda **Tabelle** o dalla pagina dei dettagli della tabella.
------
#### [ Tables tab ]
**Per modificare un budget di accesso ai dati dalla scheda **Tabelle****
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Seleziona il pulsante di opzione accanto alla tabella che desideri modificare.
1. Dall'elenco a discesa **Azioni**, in **Budget di accesso ai dati**, seleziona **Modifica**.
1. Nella pagina **Modifica budget di accesso ai dati**, aggiorna le informazioni sul **budget per periodo** o sul **budget a vita**.
1. Visualizza il **riepilogo del budget di accesso ai dati** per verificare che le modifiche apportate siano corrette.
1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).
------
#### [ Table details page ]
**Per modificare un budget di accesso ai dati dalla pagina dei dettagli della tabella**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Scegliere una tabella .
1. Nella pagina dei dettagli della tabella, scorri verso il basso fino alla sezione **Dettagli del budget di accesso ai dati**.
1. Dal menù a discesa **Azioni**, scegli **Modifica**.
1. Nella pagina **Modifica budget di accesso ai dati**, aggiorna le informazioni sul **budget per periodo** o sul **budget a vita**.
1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).
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# Eliminazione di un budget di accesso ai dati
È possibile eliminare un budget di accesso ai dati dalla scheda **Tabelle** o dalla pagina dei dettagli della tabella.
------
#### [ Tables tab ]
**Per eliminare un budget di accesso ai dati dalla scheda **Tabelle****
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Seleziona il pulsante di opzione accanto alla tabella che desideri eliminare.
1. Dall'elenco a discesa **Azioni**, in **Budget di accesso ai dati**, seleziona **Elimina**.
**Importante**
Non puoi annullare questa azione e il budget per l'accesso ai dati verrà ripristinato a un valore illimitato.
1. Se sei sicuro di voler eliminare il budget di accesso ai dati, scegli **Elimina**.
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#### [ Table details page ]
**Per eliminare un budget di accesso ai dati dalla pagina dei dettagli della tabella**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Scegliere una tabella .
1. Nella pagina dei dettagli della tabella, scorri verso il basso fino alla sezione **Dettagli del budget di accesso ai dati**.
1. Dal menù a discesa **Azioni**, seleziona **Elimina**.
**Importante**
Non puoi annullare questa azione e il budget per l'accesso ai dati verrà ripristinato a un valore illimitato.
1. Se sei sicuro di voler eliminare il budget di accesso ai dati, scegli **Elimina**.
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# Aggiungere una regola di analisi della collaborazione a una tabella configurata
La *regola di analisi della collaborazione* consente di specificare controlli specifici per questa collaborazione. Questi controlli interagiscono con la regola di analisi delle tabelle configurata per determinare come questa tabella può essere analizzata nell'ambito di questa collaborazione.
Si aggiunge una regola di analisi della collaborazione a una tabella configurata dopo aver [creato una tabella configurata](create-configured-table.md), [aggiunto una regola di analisi](add-analysis-rule.md) e [associata a una collaborazione](associate-configured-table.md). È necessario aggiungere una regola di analisi della collaborazione se la tabella è configurata per supportare l'analisi diretta o per consentire analisi aggiuntive.
+ **Analisi diretta**: la tabella può essere utilizzata nelle query che la analizzano direttamente. Ad esempio, in una query che genera un'analisi di misurazione aggregata o un elenco di identificatori da attivare.
+ **Analisi aggiuntive**: la tabella può essere utilizzata anche come input per analisi aggiuntive, oltre alle query che la analizzano direttamente. Ad esempio, la tabella può essere utilizzata in una query che funge da base per un modello ML simile o in un canale di input ML per un modello ML personalizzato.
**Per aggiungere la regola di analisi della collaborazione a una tabella**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la [AWS Clean Rooms console](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) con il tuo Account AWS (se non l'hai ancora fatto).
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Nella scheda **Tabelle**, in **Tabelle associate a te**, visualizza la tabella configurata che hai associato alla collaborazione.
+ Se **lo stato di analisi diretta** o **Lo stato di analisi aggiuntivo** ha lo stato **Pronto**, la tabella è pronta per essere interrogata.
+ Se **lo stato di analisi diretta** o **Lo stato di analisi aggiuntivo** è impostato su **Non pronto**, selezionate lo stato e scegliete **Configura** nella finestra di dialogo.
1. Nella pagina **Configura la regola di analisi della collaborazione**, espandi **Visualizza la regola di analisi della tabella configurata** per visualizzare i dettagli.
1. Per **Analisi aggiuntive consentite**, scegli l'opzione in base al tuo obiettivo.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/add-collaboration-analysis-rule.html)
1. Per la **consegna dei risultati**, specifica chi può ricevere risultati dal menu a discesa **Membri autorizzati a ricevere risultati per l'output delle query**.
1. Scegli **Configura regola di analisi**.
# Configurazione dell'informativa sulla privacy differenziale (opzionale)
**Nota**
AWS Clean Rooms La privacy differenziale è disponibile solo per le collaborazioni in cui i dati sono archiviati in Amazon S3.
Questa procedura descrive il processo di configurazione della politica sulla privacy differenziale in una collaborazione utilizzando l'opzione **Guided flow** nella console. AWS Clean Rooms Si tratta di un passaggio unico per tutte le tabelle con protezione differenziale della privacy.
**Per configurare le impostazioni di privacy differenziali (flusso guidato)**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Nella scheda **Tabelle** della pagina di collaborazione, scegli **Configura l'informativa sulla privacy differenziale**.
1. Nella pagina **Configura l'informativa sulla privacy differenziale**, scegli i valori per le seguenti proprietà:
+ **Budget per la privacy**
+ **Aggiorna mensilmente il budget per la privacy**
+ **Rumore aggiunto per ogni query**
Puoi utilizzare i valori predefiniti o inserire valori personalizzati che supportano il tuo caso d'uso specifico. Dopo aver scelto i valori per **Privacy budget** e **Noise aggiunti per query**, puoi visualizzare in anteprima l'utilità risultante in termini di numero di aggregazioni possibili tra tutte le query sui tuoi dati.
1. Scegli **Configura**.
Vedrai un messaggio di conferma che hai configurato correttamente l'informativa sulla privacy differenziale per la collaborazione.
Ora che hai configurato la privacy differenziale, sei pronto per:
+ [Interroga le tabelle di dati](running-sql-queries.md) (come membro che può eseguire interrogazioni)
+ [Collaborazioni](working-with-collaborations.md) (se sei il creatore della collaborazione)
## Visualizzazione dei registri di utilizzo della privacy differenziale
In qualità di membro della collaborazione che protegge i dati con privacy differenziale, dopo aver creato una collaborazione con privacy differenziale, puoi monitorare l'utilizzo del budget per la privacy.
**Per visualizzare quante aggregazioni sono state eseguite e quanto del budget per la privacy è stato utilizzato**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Scegli **Visualizza i registri di utilizzo** (testo blu).
1. Visualizza i dettagli di utilizzo, incluso il budget per la privacy e l'utilità fornita.
## Modifica di una politica sulla privacy differenziale
In qualsiasi momento, dopo aver configurato l'informativa sulla privacy differenziale, puoi aggiornarla per rispecchiare meglio le tue esigenze di privacy.
**Per modificare l'informativa sulla privacy differenziale**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Nella scheda **Tabelle** della pagina di collaborazione, in **Tabelle associate a te**, scegli **Modifica**.
1. Nella pagina **Modifica privacy differenziale**, scegli nuovi valori per le seguenti proprietà:
+ **Budget per la privacy**: sposta la barra di scorrimento per aumentare o diminuire il budget in qualsiasi momento durante una collaborazione. Non puoi ridurre il budget dopo che il membro che può eseguire la query ha iniziato a interrogare i tuoi dati. Se il **budget per la privacy** viene aumentato, AWS Clean Rooms continuerà a utilizzare il budget esistente fino a esaurirlo completamente prima di utilizzare il budget per la privacy appena aggiunto.
+ **Rumore aggiunto per query**: sposta la barra di scorrimento per aumentare o diminuire il **rumore aggiunto per query** in qualsiasi momento durante una collaborazione.
**Nota**
Puoi scegliere **Esempi interattivi** per scoprire in che modo i diversi valori di **Privacy, budget** e **Noise aggiunti per query** influiscono sul numero di funzioni aggregate che puoi eseguire.
Non puoi modificare il valore dell'aggiornamento del **budget per la privacy**. Per modificare la selezione, è necessario eliminare l'informativa sulla privacy differenziale e crearne una nuova.
1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).
Viene visualizzato un messaggio di conferma dell'avvenuta modifica dell'informativa sulla privacy differenziale.
## Eliminazione di un'informativa sulla privacy differenziale
È possibile eliminare l'informativa sulla privacy differenziale dalla scheda **Tabelle** di una collaborazione.
**Per eliminare l'informativa sulla privacy differenziale**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Nella scheda **Tabelle** della pagina di collaborazione, accanto a **Informativa sulla privacy differenziale**, seleziona **Elimina**.
1. **Se sei sicuro di voler eliminare l'informativa sulla privacy differenziale, scegli Elimina.**
Dopo aver eliminato un'informativa sulla privacy differenziale, non puoi accedere ai registri di utilizzo del budget per la privacy relativi a tale politica. Le tabelle con privacy differenziale attivata non possono essere interrogate se l'informativa sulla privacy differenziale viene eliminata.
## Visualizzazione dei parametri di privacy differenziali calcolati
Per gli utenti esperti di privacy differenziale, è possibile visualizzare i parametri di privacy differenziale calcolati dalla scheda **Analisi** di una collaborazione.
**Per visualizzare i parametri di privacy differenziali calcolati**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Nella scheda **Analisi**, nella sezione **Risultati**, seleziona **Visualizza i parametri di privacy differenziali calcolati**.
Nella tabella dei **parametri di privacy differenziali calcolati**, puoi visualizzare i valori di sensibilità delle funzioni aggregate, che sono definiti come l'importo massimo in base al quale il risultato di una funzione può cambiare se i record di un singolo utente vengono aggiunti, rimossi o modificati. L'elenco include i seguenti parametri di privacy differenziali:
+ **Il limite di contributo dell'utente** (UCL) è il numero massimo di righe inserite da un utente in una query SQL. Ad esempio, se desideri contare il numero totale di impressioni corrispondenti in una determinata campagna in cui ogni utente può avere più impressioni, AWS Clean Rooms Differential Privacy deve limitare il numero di impressioni di un singolo utente per garantire che il calcolo della privacy differenziale sia accurato. In altre parole, se un utente ha più impressioni del limite, preleva AWS Clean Rooms automaticamente un campione casuale uniforme delle impressioni di quell'utente in base al valore UCL calcolato ed esclude le impressioni rimanenti di quell'utente durante l'esecuzione della query. Il valore UCL è uguale a 1 se si sta contando il numero di utenti unici. Questo perché l'aggiunta, la rimozione o la modifica di un singolo utente può modificare il numero di utenti distinti al massimo di 1.
+ Il **valore minimo** è il limite inferiore di un'espressione utilizzata all'interno di una funzione aggregata come. `sum()` Ad esempio, se l'espressione è una colonna nota come`purchase_value`, il valore minimo è il limite inferiore della colonna.
+ Il **valore massimo** è il limite superiore di un'espressione utilizzata all'interno di una funzione di aggregazione come`sum()`. Ad esempio, se l'espressione è una colonna nota come`purchase_value`, il valore massimo è il limite superiore della colonna.
Nella tabella **Parametri di privacy differenziali calcolati**, puoi utilizzare questi parametri per comprendere meglio la quantità totale di rumore nei risultati delle query. Ad esempio, quando il **Noise configurato aggiunto per query** è di 30 utenti e viene eseguita una `COUNT DISTINCT (user_id)` query, AWS Clean Rooms Differential Privacy aggiunge un rumore casuale compreso tra -30 e 30 con alta probabilità perché la sensibilità di `COUNT DISTINCT` è 1. Nel caso di una `COUNT` query con la stessa configurazione, AWS Clean Rooms Differential Privacy aggiunge un disturbo statistico che viene ridimensionato in base al limite di contributo dell'utente, poiché un singolo utente potrebbe contribuire con più righe al risultato della query. Nel caso di una `SUM` query come quella in `SUM (purchase_value)` cui tutti i valori delle colonne sono positivi, il rumore totale viene ridimensionato in base al limite di contributo dell'utente moltiplicato per il valore massimo. AWS Clean Rooms Differential Privacy calcola automaticamente i parametri di sensibilità per aggiungere rumore durante l'esecuzione della query e riduce il budget per la privacy. L'esaurimento del budget dedicato alla privacy è necessario perché i parametri di sensibilità dipendono dai dati.
# Visualizzazione di tabelle e regole di analisi
**Per visualizzare le tabelle associate alla collaborazione e alle regole di analisi**
1. Accedi Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegliere la scheda **Tabelle**.
1. Seleziona una delle seguenti opzioni:
1. Per visualizzare le tabelle associate alla collaborazione, per le **tabelle associate a te**, scegli una tabella (testo blu).
1. Per visualizzare altre tabelle associate alla collaborazione, per **Tabelle associate dai collaboratori**, scegli una tabella (testo blu).
1. Visualizza i dettagli della tabella e le regole di analisi nella pagina dei dettagli della tabella.
# Modifica di una tabella configurata
Prerequisiti:
+ E Account AWS con accesso a AWS Clean Rooms
Le seguenti sezioni spiegano come modificare il nome, la descrizione e i dettagli di configurazione delle tabelle per le origini dati Amazon S3, Amazon Athena e Snowflake.
[https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)
**Per modificare una tabella configurata**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata che hai creato.
1. Nella pagina dei dettagli della tabella configurata, scegli **Modifica**.
1. Modifica la tua configurazione.
1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).
# Modifica dei tag delle tabelle configurati
Come membro della collaborazione, dopo aver creato una tabella configurata, puoi gestire i tag nella risorsa della tabella configurata nella scheda **Tabelle configurate**.
**Per modificare i tag della tabella configurati**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata che hai creato.
1. Nella pagina dei dettagli della tabella configurata, scorri verso il basso fino alla sezione **Tag**.
1. Scegliere **Gestisci tag**.
1. Nella pagina **Gestisci tag**, è possibile:
+ Per rimuovere un tag, scegli **Remove** (Rimuovi).
+ Per aggiungere un tag, scegli **Aggiungi un nuovo tag**.
+ Per salvare le modifiche, scegliere **Save changes (Salva modifiche)**.
# Modifica della regola di analisi della tabella configurata
**Per modificare la regola di analisi delle tabelle configurata**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata che hai creato.
1. Nella pagina dei dettagli della tabella configurata, scorri verso il basso fino alla sezione Regola di **analisi di aggregazione, Regola** **di analisi dell'elenco** o **Regola di analisi personalizzata**. (La scelta dipende dal tipo di regola di analisi scelto per la tabella configurata.)
1. Scegli **Modifica**.
1. Nella pagina **Modifica regola di analisi**, puoi:
+ Modificare la **definizione della regola di analisi** nei seguenti modi:
+ Modifica dell'editor JSON.
+ Scegliete **Importa da file** per caricare una nuova definizione di regola di analisi.
+ Visualizza in anteprima ciò che i membri vedranno in una collaborazione selezionando una delle seguenti opzioni:
+ **Visualizzazione della tabella**
+ **JSON**
+ **Query di esempio**
1. Per salvare le modifiche, scegliere **Salva modifiche**.
# Eliminazione della regola di analisi delle tabelle configurata
**avvertimento**
Questa azione non può essere annullata e ha un impatto su tutte le risorse correlate.
**Per eliminare la regola di analisi della tabella configurata**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.
1. Scegli la tabella configurata che hai creato.
1. Nella pagina dei dettagli della tabella configurata, scorri verso il basso fino alla sezione Regola di **analisi di aggregazione, Regola** **di analisi dell'elenco** o **Regola di analisi personalizzata**. (La scelta dipende dal tipo di regola di analisi scelto per la tabella configurata.)
1. Scegli **Elimina**.
1. Se sei sicuro di voler eliminare la regola di analisi, scegli **Elimina**.
# Colonne non consentite della tabella configurata
La configurazione delle colonne di output non consentite è un controllo della regola di analisi AWS Clean Rooms personalizzata che consente di definire l'elenco di colonne (se presenti) che non è consentito proiettare nel risultato della query. Le colonne a cui si fa riferimento in questo elenco sono considerate «colonne di output non consentite». Ciò significa che qualsiasi riferimento a tale colonna tramite trasformazione, aliasing o altri mezzi potrebbe non essere presente nella SELECT (proiezione) finale della query.
Sebbene la funzionalità proibisca la proiezione diretta delle colonne nell'output, non impedisce completamente che i valori sottostanti vengano dedotti indirettamente attraverso altri meccanismi. Queste colonne possono ancora essere utilizzate in una clausola di proiezione (ad esempio in una sottoquery o in una Common Table Expression (CTE)), purché non vengano referenziate nella proiezione finale.
La configurazione delle colonne di output non consentite offre la flessibilità di applicare e codificare il controllo sulla tabella in combinazione con revisioni a livello di modello di analisi basate sui casi d'uso e sui corrispondenti requisiti di privacy.
Per ulteriori informazioni su come impostare questa configurazione, consulta. [Aggiungere una regola di analisi personalizzata a una tabella (flusso guidato)](add-analysis-rule.md#add-custom-analysis-rule-wizard)
**Esempi**
Gli esempi seguenti mostrano come viene applicato il controllo delle colonne di output non consentite.
+ Il membro A collabora con il membro B.
+ Il membro B è un membro che può eseguire interrogazioni.
+ Il membro A definisce una tabella *utenti* con le colonne *età*, *sesso*, *email* e *nome*. Le colonne *age* e *name* sono colonne di output non consentite.
+ Il membro B definisce una tabella *pets* con un set di colonne simile a *age*, *gender* e *owner\$1name*. Tuttavia, non impostano alcun vincolo sulle colonne di output, il che significa che tutte le colonne della tabella possono essere proiettate liberamente nella query.
Se il membro B esegue la seguente query, viene bloccata perché le colonne di output non consentite non possono essere proiettate direttamente:
```
SELECT
age
FROM
users
```
Se il membro B esegue la seguente query, viene bloccata perché le colonne di output non consentite non possono essere proiettate implicitamente tramite project star:
```
SELECT
*
FROM
users
```
Se il membro B esegue la seguente query, viene bloccata perché non è possibile proiettare le trasformazioni delle colonne di output non consentite:
```
SELECT
COUNT(age)
FROM
users
```
Se il membro B esegue la seguente query, viene bloccata perché non è possibile fare riferimento alle colonne di output non consentite nella proiezione finale utilizzando un alias:
```
SELECT
count_age
FROM
(SELECT COUNT(age) AS count_age FROM users)
```
Se il membro B esegue la seguente query, viene bloccata perché le colonne con restrizioni trasformate vengono proiettate nell'output:
```
SELECT
CONCAT(name, email)
FROM
users
```
Se il membro B esegue la seguente query, viene bloccata perché non è possibile fare riferimento alle colonne di output non consentite definite in CTE nella proiezione finale:
```
WITH cte AS (
SELECT
age AS age_alias
FROM
users
)
SELECT age_alias FROM cte
```
Se il membro B esegue la seguente query, viene bloccata perché le colonne di output non consentite non possono essere utilizzate come chiavi di ordinamento o di partizione nella proiezione finale:
```
SELECT
LISTAGG(gender) WITHIN GROUP (ORDER BY age) OVER (PARTITION BY age)
FROM
users
```
Se il membro B esegue la seguente query, l'operazione ha esito positivo perché le colonne che fanno parte delle colonne di output non consentite possono ancora essere utilizzate in altri costrutti della query, ad esempio nelle clausole join o filter.
```
SELECT
u.name,
p.gender,
p.age
FROM
users AS u
JOIN
pets AS p
ON
u.name = p.owner_name
```
Nello stesso scenario, il membro B può anche utilizzare la colonna del *nome* negli *utenti* come chiave di filtro o ordinamento:
```
SELECT
u.email,
u.gender
FROM
users AS u
WHERE
u.name = 'Mike'
ORDER BY
u.name
```
Inoltre, le colonne di output non consentite degli *utenti* possono essere utilizzate in proiezioni intermedie come le sottoquery e, ad esempio: CTEs
```
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)
```
# Modifica delle associazioni di tabelle configurate
In qualità di membro della collaborazione, puoi modificare le associazioni di tabelle configurate che hai creato.
**Per modificare le associazioni di tabelle configurate**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegli la scheda **Tabelle**.
1. Per **le tabelle associate a te**, scegli una tabella.
1. Nella pagina dei dettagli della tabella, scorri verso il basso per visualizzare i **dettagli dell'associazione delle tabelle**.
1. Scegli **Modifica**.
1. Nella pagina **Modifica le associazioni tra tabelle configurate**, aggiorna la **descrizione** o le **informazioni di accesso al servizio**.
1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).
# Dissociazione delle tabelle configurate
In qualità di membro della collaborazione, puoi dissociare una tabella configurata dalla collaborazione. Questa azione impedisce al membro che può eseguire una query sulla tabella.
**Per dissociare una tabella configurata**
1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)
1. **Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Collaborazioni.**
1. Scegli la collaborazione.
1. Scegli la scheda **Tabelle**.
1. Per le **tabelle da te associate**, seleziona il pulsante di opzione accanto alla tabella da cui desideri dissociare.
1. Scegli **Dissocia**.
1. **Nella finestra di dialogo, confermate la decisione di dissociare la tabella configurata e impedite al membro che può eseguire la query di interrogare la tabella scegliendo Dissocia.**