# Unir metadados personalizados com tabelas de metadados do S3
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Você pode analisar dados nas tabelas de metadados gerenciadas pela AWS e nas tabelas de metadados de clientes (autogerenciadas). Usando um operador SQL `JOIN` padrão, você pode consultar dados dessas várias fontes.

O exemplo de consulta SQL a seguir encontra registros correspondentes entre uma tabela de diário gerenciada pela AWS (`"journal"`) e uma tabela de metadados autogerenciada (`{{my_self_managed_metadata_table}}`). A consulta também filtra as informações com base em eventos `CREATE`, que indicam que um novo objeto (ou uma nova versão do objeto) foi gravado no bucket. (Para obter mais informações, consulte [Esquema de tabelas de diário do S3 Metadata](metadata-tables-schema.md).)

```
SELECT *
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."b_{{general-purpose-bucket-name}}"."journal" a
JOIN "{{my_namespace}}"."{{my_self_managed_metadata_table}}" b
ON a.bucket = b.bucket AND a.key = b.key AND a.version_id = b.version_id
WHERE a.record_type = 'CREATE';
```

O seguinte exemplo de consulta SQL encontra registros correspondentes entre uma tabela de inventário gerenciada pela AWS (`"inventory"`) e uma tabela de metadados autogerenciada (`{{my_self_managed_metadata_table}}`).

```
SELECT *
FROM "s3tablescatalog/aws-s3"."b_{{general-purpose-bucket-name}}"."inventory" a
JOIN "{{my_namespace}}"."{{my_self_managed_metadata_table}}" b
ON a.bucket = b.bucket AND a.key = b.key AND a.version_id = b.version_id;
```