Добавление случайных данных

Внесение шума — это метод защиты конфиденциальности пользователя при выполнении запросов к базе данных. Он работает путём добавления случайного шума к агрегирующему предложению SELECT запроса. Этот шум защищает конфиденциальность пользователя, обеспечивая при этом достаточно точные результаты, устраняя необходимость в проверке различий и снижая требуемый порог агрегации для выходных данных. Большинство существующих запросов можно выполнять в режиме шума, но с некоторыми ограничениями .

Важно: аккредитация MRC Ads Data Hub не распространяется на запросы, выполняемые в шумовом режиме.

Узнайте о преимуществах использования шумоподавления

Проверка различий не применяется: при выполнении запросов с добавлением шума Ads Data Hub не фильтрует строки по признаку сходства с предыдущими наборами результатов. Это означает, что вы по-прежнему можете получить целостное представление данных, сохраняя при этом конфиденциальность пользователей.

Упрощено устранение неполадок: строки опускаются только из-за требований агрегации, что упрощает устранение неполадок и адаптацию запросов.

Не нужно изучать новый синтаксис: вам не нужно изучать какой-либо новый синтаксис запроса или разбираться в концепциях конфиденциальности, чтобы использовать шум вместо проверок различий.

Сообщается о точности результатов: успешно выполненное задание показывает общий процент данных, на которые мог повлиять шум.

Узнайте, как шум влияет на требования к конфиденциальности

Проверка различий: Вставка шума не использует существующие проверки различий в Ads Data Hub. При использовании вставки шума проверки различий отключаются.

Требование к агрегации: Вставка шума выводит данные о показах, представленные приблизительно 20 или более уникальными пользователями, и данные о кликах или конверсиях, представленные приблизительно 10 или более уникальными пользователями.

Статические проверки: нет воздействия.

Бюджеты и ограничения запросов: запросы, выполняемые с использованием шума, используют тот же бюджет доступа к данным, что и проверки различий. Как и в случае с проверками различий, если вы выполняете один и тот же запрос к одному и тому же набору данных много раз, вы можете потерять доступ к часто запрашиваемым датам в наборе данных. Это может произойти при выполнении запросов со скользящим окном или при многократном выполнении одного и того же запроса.

Режим шума накладывает дополнительные, более строгие ограничения на повторное вычисление тех же агрегированных результатов в рамках запросов или между ними. Как и в случае с бюджетом доступа к данным, вы можете потерять доступ к часто запрашиваемым датам в наборе данных; но ограничения, связанные с повторным вычислением тех же агрегированных результатов, будут ограничивать только запросы в режиме шума, но не запросы в режиме проверки различий. Подробнее см. в разделе Повторные результаты .

Узнайте больше о проверках конфиденциальности .

Понять, как введение шума влияет на результаты

Ads Data Hub вводит шум, чтобы снизить риск раскрытия информации — риск того, что кто-то узнает информацию об отдельном пользователе. Это позволяет найти баланс между конфиденциальностью и полезностью.

Вставка шума в Ads Data Hub преобразует результаты запроса следующим образом:

• Он ограничивает вклад пользователей, выпадающих из общего списка, в агрегированные результаты. Он суммирует вклад каждого пользователя в каждой агрегации, а затем ограничивает каждый вклад минимальными и максимальными границами ограничения.
• Он объединяет фиксированные вклады каждого пользователя.
• Он добавляет шум к каждому агрегированному результату — результату каждого вызова агрегирующей функции в каждой строке. Масштаб этого случайного шума пропорционален установленным границам.
• Он вычисляет количество пользователей с шумом для каждой строки и исключает строки со слишком малым их числом. Это похоже на k-анонимность в режиме проверки различий, но из-за шума задания, работающие с одним и тем же набором данных, могут удалять разные строки. Кроме того, в режиме шума удаляется меньше строк, поскольку требования к агрегации ниже (примерно 20 против ровно 50).

Конечный результат представляет собой набор данных, в котором каждая строка содержит зашумлённые агрегированные результаты, а небольшие группы данных были исключены. Это скрывает влияние отдельных пользователей на возвращаемые результаты.

О фиксации агрегации

В Ads Data Hub для вставки шума используется явное или неявное ограничение агрегации для ограничения влияния выбросов. Вы можете выбрать тип ограничения в зависимости от вашего варианта использования.

Неявное зажатие

Для использования неявного ограничения не требуется специальный синтаксис SQL, оно применяется по умолчанию. Неявные границы выводятся из самих данных и определяются для каждой агрегации. Если диапазон значений некоторых агрегаций шире, чем у других, неявное ограничение может выводить разные границы для разных агрегаций по мере необходимости. Обычно это приводит к снижению ошибок. Обратите внимание, что COUNT(DISTINCT user_id) автоматически использует явное ограничение с верхней границей 1 .

Явное зажатие

Явное ограничение ограничивает общий вклад каждого пользователя заданным диапазоном. Явные границы применяются единообразно ко всем агрегациям и должны быть литеральными значениями . Явное ограничение может дать лучшие результаты, когда границы общеизвестны. Например, ограничение возраста в диапазоне от 0 до 100 отражает общедоступную информацию, поскольку возраст большинства людей, как правило, находится в этом диапазоне.

Ads Data Hub предоставляет дополнительные агрегатные функции ADH.ANON для явного ограничения. Чтобы использовать явное ограничение, задайте границы для каждой поддерживаемой агрегатной функции, добавив целые числа, представляющие нижнюю и верхнюю границы. Например:

SELECT
campaign_name,
-- Set lower and upper bounds to 0 and 1, respectively
ADH.ANON_COUNT(*, contribution_bounds_per_group => (0,1))
FROM data
GROUP BY 1

Выполнить запрос с использованием инъекции шума

1. Откройте отчет.
2. Установите переключатель настроек конфиденциальности шума в положение « Использовать шум» .
3. Выполнить запрос .
4. Оцените воздействие дополнительного шума.
5. Дополнительно: адаптируйте запрос , чтобы снизить влияние шума.

Оценить воздействие шума

После успешного завершения задания Ads Data Hub отображает надёжность результата в сводке конфиденциальности. Надёжность рассчитывается на основе процента ячеек в выходных данных, которые могут быть сильно затронуты шумом. Значение в таблице результатов считается затронутым, если масштаб добавленного шума превышает 5% от результата в ячейке.

Для наборов выходных данных, подвергшихся воздействию, в сводке по конфиденциальности перечислены десять столбцов с наибольшим уровнем шума (от наибольшего до наименьшего) и их вклад в уровень шума. Ниже представлена ​​разбивка по меткам уровня шума.

% затронутых результатов	Цвет индикатора	Влияние
<5%	Зеленый	Низкое воздействие
5%-15%	Желтый	Средний удар
15%-25%	Апельсин	Большое влияние
>25%	Красный	Очень сильное воздействие

Вы также можете просмотреть сводку по конфиденциальности для недавних заданий по отчётам на главной странице. Чтобы просмотреть сведения о конфиденциальности для конкретного задания, наведите указатель мыши на значок совета по конфиденциальности privacy_tip на карточке задания в разделе «Недавние действия» .

Адаптировать запросы

Агрегации с большей вероятностью подвержены влиянию шума, когда на результат влияет небольшое количество пользователей. Это может произойти, когда агрегации вычисляются на основе небольших наборов пользователей или когда некоторые пользователи не влияют на результаты, например, с функцией COUNTIF . Исходя из отчёта о шуме, вы можете скорректировать свой запрос, чтобы уменьшить процент влияющих результатов.

Ниже приведены общие рекомендации:

• Расширьте диапазон дат.
• Перепишите запрос, чтобы уменьшить детализацию данных, например, сгруппировав их по меньшему числу параметров или заменив COUNTIF на COUNT .
• Удалите шумные столбцы.
• Попробуйте использовать явное ограничение, когда можно выбрать разумные границы.

---

Поддерживаемые агрегатные функции

Следующие агрегатные функции поддерживаются с шумом:

• SUM(...)
• COUNT(*)
• COUNT(...)
• COUNTIF(...)
• COUNT(DISTINCT user_id)
• APPROX_COUNT_DISTINCT(user_id)
• AVG(...)

Ключевое слово DISTINCT поддерживается только с функцией COUNT и только при использовании с прямой ссылкой на столбец user_id из таблицы Ads Data Hub или выражением, которое возвращает user_id или NULL , например COUNT(DISTINCT IF(..., user_id, NULL)) .

Обратите внимание, что эти ограничения применяются только к агрегациям с шумом, которые являются первым уровнем кросс-пользовательской агрегации. Агрегаты на уровне пользователя и агрегаты после добавления шума не имеют ограничений.

Дополнительные агрегатные функции

Помимо поддержки обычных агрегаторов, Ads Data Hub представляет дополнительные агрегатные функции ADH.ANON , поддерживающие явное ограничение. Эти агрегаторы имеют тот же синтаксис, что и дифференциально-приватные агрегатные функции BigQuery , однако для них не требуется предложение WITH DIFFERENTIAL_PRIVACY :

• ADH.ANON_SUM( ..., [ contribution_bounds_per_group => (lower_bound, upper_bound) ] )

• ADH.ANON_COUNT( *, [ contribution_bounds_per_group => (lower_bound, upper_bound) ] )

• ADH.ANON_COUNT( ..., [ contribution_bounds_per_group => (lower_bound, upper_bound) ] )

• ADH.ANON_AVG( ..., [ contribution_bounds_per_group => (lower_bound, upper_bound) ] )

• ADH.ANON_PERCENTILE_CONT( ..., percentile, contribution_bounds_per_row => (lower_bound, upper_bound) )

Параметры ADH.ANON_SUM , ADH.ANON_COUNT и ADH.ANON_AVG :

• contribution_bounds_per_group : Вклады каждого пользователя ограничиваются для каждого раздела, определяемого ключами GROUP BY . Верхняя и нижняя границы применяются к значениям для каждой группы после агрегирования значений для каждого пользователя.
• lower_bound : числовой литерал, представляющий наименьшее значение, включаемое в агрегацию.
• upper_bound : числовой литерал, представляющий наибольшее значение для включения в агрегацию.

Параметры ADH.ANON_PERCENTILE_CONT :

• percentile : процентиль для вычисления, литерал в диапазоне [0, 1] .
• contribution_bounds_per_row : Вклады каждого пользователя ограничиваются построчно (по каждой записи). Обратите внимание, что для процентиля требуются явные границы ограничения, поэтому он поддерживается только как дополнительная функция.
• lower_bound : числовой литерал, представляющий наименьшее значение, включаемое в агрегацию.
• upper_bound : числовой литерал, представляющий наибольшее значение для включения в агрегацию.

Вычислить МИН и МАКС

Функции MIN и MAX напрямую не поддерживаются в агрегациях шума, но часто существуют альтернативные методы вычисления этих результатов.

Если у вас есть MIN или MAX значение, которое можно использовать в качестве ключей группировки, например, дата события, вы можете сначала сгруппировать это значение, а затем вычислить MIN или MAX . Это вернет минимальное или максимальное значение, проходящее порог агрегации.

Пример:

WITH campaign_date_ranges AS (
  SELECT campaign_id, MIN(event_date) AS min_date, MAX(event_date) AS max_date
  FROM (
    # Aggregation thresholding will be applied here
    SELECT DISTINCT
      campaign_id,
      DATE(query_id.time_usec, @time_zone) AS event_date
    FROM adh.google_ads_impressions
  )
)
SELECT campaign_id, num_impressions, min_date, max_date
FROM (
  # Noise and aggregation thresholding will be applied here
  SELECT campaign_id, COUNT(*) AS num_impressions
  FROM adh.google_ads_impressions
)
JOIN campaign_date_ranges USING(campaign_id)

В качестве альтернативы, если у вас есть MIN или MAX детализированных значений с известными границами, вы можете использовать PERCENTILE_CONT с явными границами для получения приблизительного результата.

Пример:

SELECT
  campaign_id,
  COUNT(*) AS num_impressions,
  ADH.ANON_PERCENTILE_CONT(
    query_id.time_usec, 0,
    contribution_bounds_per_row => (@min_timestamp, @max_timestamp))
    AS min_timestamp,
  ADH.ANON_PERCENTILE_CONT(
    query_id.time_usec, 1,
    contribution_bounds_per_row => (@min_timestamp, @max_timestamp))
    AS max_timestamp
FROM adh.google_ads_impressions

О целочисленных результатах

Хотя Ads Data Hub автоматически добавляет шум для этих агрегатных функций, сигнатуры функций не меняются. Поскольку функции, такие как COUNT или SUM от INT64 , возвращают INT64 , любая десятичная часть зашумленного результата округляется. Обычно это пренебрежимо мало по сравнению с размером результата и шумом.

Если вам нужна точность десятичной дроби в результате, избегайте написания функций, возвращающих INT64 , например, используйте SUM с преобразованием ее входных данных в FLOAT64 .

Об отрицательных результатах

В принципе, шум с очень малыми значениями может привести к отрицательным числам, даже если это семантически невозможно для запроса. Для поддержания ожидаемого поведения все формы COUNT и COUNTIF автоматически ограничиваются нулем, поэтому они никогда не дают отрицательных результатов. Если вы хотите получить такое же поведение с другой функцией, например, SUM , вы можете ограничить результаты вручную, используя GREATEST(0, SUM(...)) .

Это изменение обычно незначительно, но оно вносит небольшое положительное смещение в общие результаты.

Публичные группы

С помощью предложения GROUP BY анонимизированные результаты запроса агрегируются по группам. Порог агрегации применяется для обеспечения достаточного количества пользователей в группе и защиты их данных. Процесс определения групп, которые могут быть освобождены, называется «выбором раздела».

Во многих случаях группы могут быть общедоступными. Например, группировка по версии браузера, дню недели или географическому региону не зависит от данных пользователя, если значения ключей группировки известны заранее. В этом случае выбор раздела можно опустить, поскольку наличие или отсутствие группы в результатах не даёт никакой новой информации о пользователях.

Ads Data Hub определяет запросы, подходящие для публичных групп, и не применяет к ним пороговое значение агрегации. Это означает, что ни одна выходная строка не отфильтровывается. Обратите внимание, что результаты, полученные для небольшого числа пользователей, могут быть сильно искажены шумом.

Чтобы запрос соответствовал публичным группам, он должен быть структурирован таким образом, чтобы все ключи группировки были известны заранее. Столбцы группировки должны удовлетворять следующим условиям:

• Они берутся из общедоступной таблицы (таблицы или предложения SELECT без пользовательских данных Ads Data Hub).
• Для обеспечения уникальности значений они применяют SELECT DISTINCT .
• Они объединяются в запрос с помощью OUTER JOIN для всех отдельных столбцов.

Примеры запросов в публичных группах:

SELECT age_group_id, COUNT(*) FROM adh.google_ads_impressions
RIGHT OUTER JOIN (SELECT DISTINCT age_group_id FROM adh.age_group)
ON demographics.age_group = age_group_id
GROUP BY age_group_id

SELECT age_group_id, COUNT(*) FROM adh.google_ads_impressions
RIGHT OUTER JOIN (SELECT DISTINCT * FROM UNNEST([1, 2, 3]) AS age_group_id)
ON demographics.age_group = age_group_id
GROUP BY age_group_id

В первом примере защищённая adh.google_ads_impressions table объединяется с таблицей adh.age_group , которая не содержит данных о пользователях в столбце age_group_id . Тот же столбец age_group_id из общедоступной таблицы используется в предложении GROUP BY .

Аналогично, во втором примере защищённая таблица adh.google_ads_impressions объединяется с общедоступной таблицей, которая явно указана как UNNEST([1, 2, 3]) . Обратите внимание, что в обоих примерах ключ группировки age_group_id берётся из общедоступной таблицы.

Также можно указать несколько группирующих элементов, например:

SELECT campaign_id, COUNT(*) FROM adh.google_ads_impressions
RIGHT OUTER JOIN (SELECT DISTINCT campaign_id, customer_id FROM adh.google_ads_campaign)
USING (campaign_id, customer_id)
GROUP BY campaign_id, customer_id

SELECT p.campaign_id, p.browser, COUNT(*) FROM adh.google_ads_impressions AS i
RIGHT OUTER JOIN (
 SELECT DISTINCT * FROM UNNEST([1, 2]) AS campaign_id
 CROSS JOIN UNNEST(['Chrome', 'Other']) AS browser
) AS p
 ON i.campaign_id = p.campaign_id AND i.browser = p.browser
GROUP BY campaign_id, browser;

Отсутствие фильтрации в запросах к публичным группам может быть полезным для повторяющихся запросов, поскольку выходные данные всегда возвращаются для одних и тех же фиксированных значений ключей группировки. Это может быть особенно полезно, например, для построения периодических информационных панелей.

Примечание: если общедоступная таблица содержит очень большое количество значений ключей группировки, то вы можете получить множество строк с небольшим количеством данных или без них, и все эти строки будут отнесены к строкам с высоким уровнем шума. В этом случае следует рассмотреть возможность явного предоставления меньшего списка ключей, содержащего только интересующие вас значения.

---

Поддерживаемые шаблоны запросов

Важно : большинство стандартных рекомендаций Ads Data Hub по-прежнему применимы к запросам, использующим шумовые данные. В частности, мы рекомендуем вам ознакомиться с рекомендациями по повторным запросам одних и тех же данных .

В этом разделе описываются шаблоны запросов, которые поддерживаются при выполнении запросов с использованием внедрения шума.

Агрегаты на уровне пользователя

Неограниченные агрегации на уровне пользователя поддерживаются так же, как и в режиме проверки различий. Шум добавляется только в агрегации, объединяющие данные нескольких пользователей. Агрегации, явно группирующие по user_id , или аналитические функции, разделяющие данные по user_id , не получают никакого шума, и разрешены любые функции. Агрегации на уровне пользователя, которые явно не группируют данные по user_id , например, GROUP BY impression_id , рассматриваются как кросс-пользовательские агрегации, поэтому шум добавляется.

Группировки по external_cookie недостаточно. Хотя external_cookie можно использовать для объединения таблиц *_match с таблицами, принадлежащими клиентам, любые агрегации для одного пользователя должны явно группироваться по столбцу user_id, а не только по столбцу external_cookie.

Пример агрегатной функции:

WITH user_paths AS (
  # Grouping by user_id, no noise needed, all functions allowed
  SELECT user_id, STRING_AGG(campaign_id, ">" ORDER BY query_id.time_usec) AS path
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY 1
)
# Noise applied here to num_users
SELECT path, COUNT(*) AS num_users
FROM user_paths
GROUP BY 1;

Пример аналитической функции:

WITH events AS (
  # Partitioning by user_id, no noise needed, all functions allowed
  SELECT
    campaign_id,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY query_id.time_usec) AS index
  FROM adh.google_ads_impressions
)
# Noise applied here to first_impressions
SELECT campaign_id, COUNT(*) AS first_impressions
FROM events
WHERE index = 1
GROUP BY 1;

Параллельные агрегаты

Каждая межпользовательская агрегация получает шум независимо. Вы можете запустить несколько таких агрегаций в одном операторе, объединяя результаты в одну таблицу с помощью JOIN или UNION .

Пример:

WITH result_1 AS (
  # Noise applied here to num_impressions
  SELECT campaign_id, COUNT(*) AS num_impressions
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY 1
), result_2 AS (
  # Noise applied here to num_clicks
  SELECT campaign_id, COUNT(*) AS num_clicks
  FROM adh.google_ads_creative_conversions
  GROUP BY 1
)
SELECT * FROM result_1 JOIN result_2 USING(campaign_id)

Обратите внимание, что это поддерживается, но этого следует избегать в режиме проверки разностей. Эта практика не создаёт проблем с шумом, поскольку каждый параллельный агрегат подвергается шуму и фильтруется независимо.

Агрегированные данные, объединенные с неагрегированными данными

Примечание: Каждая агрегация получает шум независимо, поэтому итоговые значения могут не совпадать. В этом случае суммарные значения imps для конкретного campaign_id могут не совпадать с соответствующим значением campaign_imps .

Поскольку Ads Data Hub поддерживает только аналитические окна, сепарируемые по user_id , распространённым решением является раздельное агрегирование этих результатов и их самообъединение перед повторным агрегированием. Такие запросы поддерживаются в режиме шума и часто работают лучше, чем в режиме проверки различий, благодаря более раннему выполнению требований конфиденциальности.

Пример:

WITH campaign_totals AS (
  # Noise applied here to campaign_imps
  SELECT campaign_id, COUNT(*) AS campaign_imps
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY 1
)
# Noise applied here to imps
SELECT campaign_id, demographics, campaign_imps, COUNT(*) AS imps
FROM adh.google_ads_impressions JOIN campaign_totals USING(campaign_id)
GROUP BY 1,2,3

Режим шума препятствует повторному агрегированию совокупных результатов, таких как AVG(campaign_imps) .

---

Неподдерживаемые шаблоны запросов

В этом разделе описываются шаблоны запросов, которые не поддерживаются при выполнении запросов с использованием внедрения шума.

Запросы, включающие сегодня

Запросы в режиме шума не поддерживают запросы к данным за текущий день. (Это не рекомендуется делать в режиме проверки различий.) Текущая дата не может быть выбрана для запросов, использующих внедрение шума.

Повторные результаты

В режиме шума Ads Data Hub ограничивает частоту повторения одной и той же агрегации. При достижении этих ограничений запросы в режиме шума потеряют доступ к часто запрашиваемым датам в наборе данных. Ниже приведены примеры того, как это может произойти.

Повторение запроса происходит, когда один и тот же запрос выполняется несколько раз с одинаковыми или очень похожими параметрами, например, с перекрывающимися диапазонами дат. Этого можно избежать, используя данные, уже экспортированные в ваш проект BigQuery.

Обратите внимание, что если два задания запрашивают данные из перекрывающихся диапазонов дат, они могут создавать повторения при выполнении одних и тех же вычислений для одних и тех же пользователей. Например, следующий запрос, выполняемый для перекрывающихся диапазонов дат, создаёт повторения, поскольку он разбивает данные по дате:

SELECT DATE(TIMESTAMP_MICROS(event.event_time)) AS date,
COUNT(*) AS cnt
FROM adh.cm_dt_clicks
GROUP BY 1

В этом случае вам следует выполнить запрос по непересекающимся сегментам дат.

Другой пример повторения возникает, когда данные в какой-то степени независимы от даты. Следующий запрос создаёт повторения при выполнении в перекрывающиеся даты, когда оба задания охватывают весь жизненный цикл кампании:

SELECT campaign_id, COUNT(*) AS cnt
FROM adh.google_ads_impressions
GROUP BY 1

В этом случае вам следует выполнить этот запрос только один раз, поскольку результат не изменится.

Повторение агрегации происходит, когда одна и та же агрегация повторяется несколько раз в запросе:

SELECT COUNT(*) AS cnt1, COUNT(*) AS cnt2
FROM table

В этом случае следует удалить один из повторов.

Обратите внимание, что даже если агрегации синтаксически различны, но вычисляют одно и то же значение, это будет считаться повторением. Другими словами, если значения condition1 и condition2 одинаковы для всех пользователей с каким-либо значением key , следующий запрос будет содержать повторение:

SELECT key, COUNTIF(condition1) AS cnt1, COUNTIF(condition2) AS cnt2
FROM table
GROUP BY key

Если у вас есть условия, которые очень похожи для некоторых групп пользователей, вы можете рассмотреть возможность переписывания запроса так, чтобы в нем был только один COUNT .

Дублирование строк происходит при объединении таблицы Ads Data Hub с таблицей BigQuery таким образом, что каждая строка из таблицы Ads Data Hub соответствует нескольким строкам в таблице BigQuery. Например, следующий запрос создаст повторение, если в bq_table есть несколько строк с одинаковым идентификатором кампании:

SELECT r.campaign_id, COUNT(*) AS cnt
FROM adh_table
INNER JOIN bq_table ON l.campaign_id = r.campaign_id

В этом случае следует реструктурировать запрос так, чтобы bq_table имела только одну строку на каждое значение ключа соединения (в данном случае campaign_id ).

Обратите внимание, что извлечение массива из таблицы Ads Data Hub может привести к тому же эффекту, если у большинства пользователей одинаковые массивы значений:

SELECT in_market_id, COUNT(*)
FROM adh.dv360_youtube_impressions,
UNNEST(in_market) AS in_market_id
GROUP BY 1

Узнайте о других передовых методах выполнения запросов .

О окнах обратного просмотра

Некоторые шаблоны запросов генерируют отчёты в течение длительного периода времени, периодически обновляясь для включения новых результатов. Эти запросы могут потребовать корректировки для работы в шумовом режиме, поскольку при повторном вычислении предыдущих результатов они будут заблокированы. Вместо этого каждое задание должно генерировать только новые результаты, которые затем можно объединить с результатами предыдущих заданий для получения полного отчёта.

Например, если вы создаете отчет с показателями по дате, обновляемый ежедневно:

SELECT
  campaign_id,
  DATE(TIMESTAMP_MICROS(query_id.time_usec), @time_zone) AS event_date,
  COUNT(*) AS impressions
FROM adh.google_ads_impressions
GROUP BY 1,2

Не следует запускать это задание с большим диапазоном дат, так как это приведёт к пересчёту результатов за предыдущие дни. Вместо этого следует запускать каждое задание только для последнего дня, когда есть новые данные, а затем объединять результаты с результатами предыдущих заданий.

Если вам действительно необходимо обновить предыдущий результат (например, для учёта запоздалых данных), следует избегать пересчёта одного результата более 1-2 раз. В противном случае возможны ошибки из-за повторных попыток запроса.

Прямая реагрегация

Шум применяется к первому уровню кросс-пользовательской агрегации в запросе. Запросы с несколькими уровнями агрегации объединяют зашумленные результаты, поэтому итоговые агрегированные данные могут содержать гораздо больше шума. Такие запросы получают предупреждение при проверке:

WITH layer_1 AS (
  # Noise applied here to partial_result
  SELECT campaign_id, demographics, location, COUNT(*) AS partial_result
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY 1,2,3
  HAVING partial_result > 5
)
# Reaggregation of partial_result with no user-level data, will be rejected
SELECT campaign_id, SUM(partial_result) AS final_result
FROM layer_1
GROUP BY 1

Чтобы получить наилучшие результаты при использовании шума, вычисляйте все межпользовательские операции в рамках одной агрегации. Например, используйте SUM событий, а не SUM промежуточных значений.

Если многоуровневая агрегация неизбежна, вы можете устранить предупреждение, экспортировав результаты непосредственно из первого уровня. Чтобы сделать это в рамках одного задания, не изменяя результаты скрипта, создайте временную таблицу (или таблицу, экспортированную в ваш проект BigQuery) с синтаксисом OPTIONS(privacy_checked_export=true) . Например:

CREATE TEMP TABLE layer_1 OPTIONS(privacy_checked_export=true) AS (
  # Noise applied here to partial_result
  SELECT campaign_id, demographics, location, COUNT(*) AS partial_result
  FROM adh.google_ads_impressions
  GROUP BY 1,2,3
  HAVING partial_result > 5
);
# Reaggregation of privacy checked data, no noise needed
SELECT campaign_id, SUM(partial_result) AS final_result
FROM layer_1
GROUP BY 1

Узнайте больше о временных таблицах .

Если первый уровень агрегации слишком детализирован для проверки конфиденциальности, рассмотрите возможность переписывания запроса с использованием агрегации на уровне пользователя . Если это невозможно, то запрос не поддерживается в режиме шума.

Неприсоединенные идентификаторы пользователей

Запросы в режиме шума не должны объединять данные отдельных пользователей в одну строку, за исключением случаев агрегации с шумом. Поэтому объединения неагрегированных данных Ads Data Hub должны явно объединяться по столбцу user_id .

Этот запрос явно не присоединяется к столбцу user_id , что приводит к предупреждению проверки:

SELECT …
FROM adh.google_ads_impressions
JOIN adh.google_ads_creative_conversions USING(impression_id)

Подобные объединения могут вести себя не так, как ожидается, поскольку будут совпадать только строки с одинаковым значением user_id . Это можно исправить, указав в предложении USING явное значение user_id , например, USING(impression_id, user_id) .

Обратите внимание, что это ограничение применяется только к соединениям таблиц Ads Data Hub (за исключением таблиц измерений). Оно не распространяется на таблицы, принадлежащие клиентам. Например, разрешено следующее:

SELECT …
FROM adh.google_ads_impressions
JOIN bigquery_project.dataset.table USING(any_column)

Ads Data Hub-BigQuery правые соединения

Внешние соединения с данными, принадлежащими клиентам, могут привести к появлению строк с отсутствующими идентификаторами пользователей, что помешает корректной работе шума.

Оба этих запроса приводят к предупреждениям проверки, поскольку они допускают наличие несоответствующих строк с отсутствующими идентификаторами пользователей на стороне Ads Data Hub:

SELECT …
FROM adh.google_ads_impressions
RIGHT JOIN bigquery_project.dataset.table USING(column)

SELECT …
FROM bigquery_project.dataset.table
LEFT JOIN adh.google_ads_impressions USING(column)

Обратите внимание, что любое из этих объединений будет работать, если порядок таблиц обратен. Существует также исключение для таблиц RDID, которые объединяются непосредственно по device_id_md5 . Например, следующий запрос будет работать без предупреждений:

SELECT …
FROM bigquery_project.dataset.table
LEFT JOIN adh.google_ads_impressions_rdid USING(device_id_md5)

Сводка отфильтрованных строк

Спецификация сводки отфильтрованных строк не поддерживается в режиме шума. В шумовом режиме эта функция зачастую не нужна из-за низких скоростей фильтрации и отсутствия фильтрации при проверке разностей.

Если вы наблюдаете значительную фильтрацию данных в шумовом результате, увеличьте объём агрегированных данных. Вы можете выполнить параллельное агрегирование по всему набору данных, чтобы сравнить общую оценку, например:

SELECT campaign_name, COUNT(*)
FROM data
GROUP BY 1
UNION ALL
SELECT 'Total', COUNT(*)
FROM data
GROUP BY 1

Обратите внимание, что общее количество подвергается независимому шуму, и общие значения могут не суммироваться, но общее количество часто точнее, чем сумма зашумленных строк.

Таблицы, созданные в кросс-режиме

Неэкспортированные таблицы в Ads Data Hub можно использовать только в том же режиме конфиденциальности, в котором они были созданы. Нельзя создать таблицу в обычном режиме агрегации и использовать её в режиме шума, и наоборот (если только эта таблица предварительно не экспортирована в BigQuery).