本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 在 中建立設定的資料表 AWS Clean Rooms
<a name="create-configured-table"></a>

*設定的資料表*是資料來源中現有資料表的參考。它包含分析規則，可決定如何查詢資料 AWS Clean Rooms。設定的資料表可以與一或多個協同合作相關聯。

如需如何使用 AWS SDKs 建立已設定資料表的詳細資訊，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)。

**Topics**
+ [建立設定的資料表 – Amazon S3 資料來源](create-config-table-s3.md)
+ [建立設定的資料表 – Amazon Athena 資料來源](create-config-table-athena.md)
+ [建立設定的資料表 – Snowflake 資料來源](create-config-table-snowflake.md)

# 建立設定的資料表 – Amazon S3 資料來源
<a name="create-config-table-s3"></a>

在此程序中，[成員](glossary.md#glossary-member)會執行下列任務：
+  設定現有 AWS Glue 資料表以供 使用 AWS Clean Rooms。（除非使用適用於 的密碼編譯運算，否則此步驟可以在加入協同合作之前或之後完成Clean Rooms。)
**注意**  
AWS Clean Rooms 支援 AWS Glue 資料表。如需在 中取得資料的詳細資訊 AWS Glue，請參閱 [步驟 3：將資料表上傳至 Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3)。
+ 為[設定的資料表](glossary.md#glossary-configured-table)命名，並選擇要在協同合作中使用的資料欄。

下列程序假設：
+ 協同合作成員已[將其資料表上傳至 Amazon S3](prepare-data-S3.md#upload-to-s3)，並[建立 AWS Glue 資料表](prepare-data-S3.md#create-glue-crawler)。
**注意**  
**Amazon S3 中的結果目的地**不能與任何資料來源位於相同的 S3 儲存貯體中。
+ （選用） 僅針對[加密](glossary.md#glossary-encryption)資料表，協同合作成員已使用 C3R [加密用戶端準備加密資料表](prepare-encrypted-data.md)。

您可以使用 提供的統計資料產生 AWS Glue 來運算 AWS Glue Data Catalog 資料表的資料欄層級統計資料。在 AWS Glue 產生 Data Catalog 中資料表的統計資料後，Amazon Redshift Spectrum 會自動使用這些統計資料來最佳化查詢計劃。如需使用 運算資料欄層級統計資料的詳細資訊 AWS Glue，請參閱*AWS Glue 《 使用者指南*》中的[使用資料欄統計資料最佳化查詢效能](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/column-statistics.html)。如需 的詳細資訊 AWS Glue，請參閱 *[AWS Glue 開發人員指南](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)*。

**建立設定的資料表 – Amazon S3 資料來源**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 開啟 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Tables (資料表)**。

1. 在右上角，選擇**設定新資料表**。

1. 對於**資料來源**，在**AWS 資料來源**下，選擇 **Amazon S3**。

1. 在 **Amazon S3 資料表**下：

   1. 選取託管 S3 資料表**的區域**。

      根據預設，會選取目前的區域 （例如維吉尼亞北部 us-east-1)。
**警告**  
當您的 Amazon S3 資料來源與處理位置位於不同的區域時，資料處理可能會在來源區域之外暫時進行。在繼續之前，請確認跨區域資料移動符合您的資料主權要求、法規合規政策和資料控管標準。

      如需區域的詳細資訊，請參閱《》中的[區域和端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)*AWS 一般參考*。

   1. 從下拉式清單中選擇**資料庫**。

   1. 從下拉式清單中選擇您要設定的**資料表**。
**注意**  
若要驗證這是正確的資料表，請執行下列其中一項操作：  
選擇**檢視 AWS Glue**。
開啟**從 檢視結構描述 AWS Glue**以檢視結構描述。
**重要**  
對於資料為 CSV 格式的 AWS Glue 資料表，Glue 結構描述中的資料欄名稱和順序必須完全符合 CSV 資料。如果不相符，可能無法正確強制執行已設定資料表的允許資料欄清單。

1. 對於**協同合作中允許的資料欄和分析方法**，

   1. 對於**您希望在協同合作中允許哪些資料欄？**
      + 選擇**所有資料欄**，以允許在協同合作中查詢所有資料欄。
      + 選擇**自訂清單**，以允許在協同合作中查詢**指定允許的資料欄下拉式清單中的一或多個資料欄**。

   1. 對於**允許的分析方法**，

      1. 選擇**直接查詢**以允許 SQL 查詢直接在此資料表上執行

      1. 選擇**直接任務**以允許 PySpark 任務直接在此資料表上執行。  
**Example 範例**  

   例如，如果您想要允許協同合作成員在所有資料欄上執行直接 SQL 查詢和 PySpark 任務，請選擇**所有資料欄**、**直接查詢**和**直接任務**。

1. 對於**已設定的資料表詳細資訊**，

   1. 輸入已設定資料表**的名稱**。

      您可以使用預設名稱或重新命名此資料表。

   1. 輸入資料表的**描述**。

      描述有助於區分具有類似名稱的其他已設定資料表。

1. 如果您想要為設定的資料表資源啟用**標籤**，請選擇**新增標籤**，然後輸入**金鑰**和**值**對。

1. 選擇**設定新資料表**。

現在您已建立已設定的資料表，即可：
+ [將分析規則新增至設定的資料表](add-analysis-rule.md)
+ [將設定的資料表與協同合作建立關聯](associate-configured-table.md)

# 建立設定的資料表 – Amazon Athena 資料來源
<a name="create-config-table-athena"></a>

Amazon Athena 資料來源選項可讓您查詢存放在 Amazon S3 中的資料、目錄在 AWS Glue 資料目錄或聯合目錄，以及透過 控制的存取 AWS Lake Formation。同時支援資料表和 AWS Glue Data Catalog 檢視。Lake Formation 資源連結可用來跨成員 AWS 區域 AWS Clean Rooms 帳戶共用資料表 AWS 帳戶 和檢視，並將其加入 AWS Clean Rooms 協同合作。

**注意**  
只有 Amazon S3 型資料集可以透過 Athena 資料來源整合進行查詢。

在此程序中，[成員](glossary.md#glossary-member)會執行下列任務：
+ 在 中設定現有的資料表或檢視 AWS Glue Data Catalog 以使用 AWS Clean Rooms
+ 為[設定的資料表](glossary.md#glossary-configured-table)命名，並選擇要在協同合作中使用的資料欄。

下列程序假設：
+ 協同合作成員已建立 AWS Glue Data Catalog 資料庫和資料表或 GDC 檢視。

**建立設定的資料表 – Athena 資料來源**

1. 登入 AWS 管理主控台 並開啟位於 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 的 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Tables (資料表)**。

1. 在右上角，選擇**設定新資料表**。

1. 對於**資料來源**，在**AWS 資料來源**下，選擇 **Amazon Athena**。

1. 在 **Amazon Athena 資料表**下：

   1. 選取託管 Amazon Athena 資料表**的區域**。

      根據預設，會選取目前的區域 （例如維吉尼亞北部 us-east-1)。
**警告**  
當您的 Amazon Athena 資料來源與處理位置位於不同的區域時，資料處理可能會在來源區域之外暫時進行。在繼續之前，請確認跨區域資料移動符合您的資料主權要求、法規合規政策和資料控管標準。

      如需區域的詳細資訊，請參閱《》中的[區域和端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)*AWS 一般參考*。

   1. 從下拉式清單中選擇**目錄**。

      根據預設，會選取 **AWS Glue Data Catalog**。
      + **AWS Glue Data Catalog** – 中資料表的預設目錄 AWS Glue。
      + **聯合目錄** – 如果您已設定 AWS Glue 目錄聯合來連線至遠端 Apache Iceberg REST 目錄，則可供使用。如需詳細資訊，請參閱《 *AWS Lake Formation 開發人員指南*》中的[目錄聯合](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/catalog-federation.html)。

   1. 從下拉式清單中選擇**資料庫**。

   1. 從下拉式清單中選擇您要設定的**資料表**。
**注意**  
若要驗證這是正確的資料表，請執行下列其中一項操作：  
選擇在 **中檢視 AWS Glue**或在 **中檢視 AWS Lake Formation** （取決於您的目錄類型）。
開啟**從 檢視結構描述 AWS Glue**以檢視結構描述。

1. 對於 **Amazon Athena 組態**，

   1. 從下拉式清單中選擇**工作群組**。

   1. 針對 **S3 輸出位置**，根據下列其中一個案例選擇建議的動作。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html)

1. 對於**協同合作中允許的欄**，根據您的目標選擇一個選項。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-athena.html)

1. 對於**已設定的資料表詳細資訊**，

   1. 輸入已設定資料表**的名稱**。

      您可以使用預設名稱或重新命名此資料表。

   1. 輸入資料表的**描述**。

      描述有助於區分具有類似名稱的其他已設定資料表。

   1. 如果您想要為設定的資料表資源啟用**標籤**，請選擇**新增標籤**，然後輸入**金鑰**和**值**對。

1. 選擇**設定新資料表**。

現在您已建立已設定的資料表，即可：
+ [將分析規則新增至設定的資料表](add-analysis-rule.md)
+ [將設定的資料表與協同合作建立關聯](associate-configured-table.md)

# 建立設定的資料表 – Snowflake 資料來源
<a name="create-config-table-snowflake"></a>

在此程序中，[成員](glossary.md#glossary-member)會執行下列任務：
+ 設定現有的 Snowflake 資料表以用於 AWS Clean Rooms。（除非使用適用於 的加密運算，否則此步驟可以在加入協同合作之前或之後完成Clean Rooms。)
+ 為[設定的資料表](glossary.md#glossary-configured-table)命名，並選擇要在協同合作中使用的資料欄。

下列程序假設：
+ 協同合作成員已將其資料表上傳至 Snowflake。
+ （選用） 僅針對[加密](glossary.md#glossary-encryption)資料表，協同合作成員已使用 C3R [加密用戶端準備加密資料表](prepare-encrypted-data.md)。

**建立設定的資料表 – Snowflake 資料來源**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 開啟 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Tables (資料表)**。

1. 在右上角，選擇**設定新資料表**。

1. 對於**資料來源**，在**第三方雲端和資料來源**下，選擇 **Snowflake**。

1. 使用現有的秘密 ARN 指定 **Snowflake 登入**資料，或儲存此資料表的新秘密。

------
#### [ Use existing secret ARN ]

   1. 如果您有秘密 ARN，請在**秘密 ARN** 欄位中輸入它。

      您可以選擇 **Go to AWS Secrets Manager** 來查詢秘密 ARN。

   1. 如果您有來自另一個資料表的現有秘密，請選擇**從現有資料表匯入秘密 ARN**。

**注意**  
秘密 ARN 可以是跨帳戶。

------
#### [ Store a new secret for this table ]

   1. 輸入下列 Snowflake 登入資料：
      + **Snowflake 使用者名稱**
      + **Snowflake 倉儲**
      + **Snowflake 角色**
      + **Snowflake 隱私權增強型郵件 (PEM) 私有金鑰** 

   1. 對於加密，請執行下列其中一項操作：
      + 若要使用 AWS 受管金鑰 （預設），請清除**自訂加密設定**核取方塊。
      + 若要使用自訂 AWS KMS key：
        + 選取**自訂加密設定**核取方塊。
        + 對於 **KMS 金鑰**，輸入金鑰 ARN，或從清單中選擇一個金鑰 ARN。

   1. 輸入**秘密名稱**以協助您稍後尋找登入資料。

------

1. 對於 **Snowflake 資料表和結構描述詳細資訊**，請手動輸入詳細資訊或自動匯入詳細資訊。

------
#### [ Enter the details manually ]

   1. 輸入 **Snowflake 帳戶識別符**。

      如需詳細資訊，請參閱 Snowflake 文件中的[帳戶識別符](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account)。

      您的帳戶識別符必須採用 Snowflake 驅動程式所使用的格式。您需要以連字號 (-) 取代句點 (.)，讓識別符格式化為 **<orgname>-<account\$1name>**。

   1. 輸入 **Snowflake 資料庫**。

      如需詳細資訊，請參閱 [Snowflake 文件](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/snowflake-db)中的 Snowflake 資料庫。

   1. 輸入 **Snowflake 結構描述名稱**。

   1. 輸入 **Snowflake 資料表名稱**。

      如需詳細資訊，請參閱 [Snowflake 文件中的了解 Snowflake 資料表結構](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-micro-partitions)。

   1. 針對**結構描述**，輸入**資料欄名稱**，然後從下拉式清單中選擇**資料類型**。

   1. 選擇**新增資料欄**以新增更多資料欄。
      +  如果您選擇**物件資料類型**，請指定**物件結構描述**。  
**Example 物件結構描述範例**  

        ```
        name STRING,
        location OBJECT(
            x INT, 
            y INT, 
            metadata OBJECT(uuid STRING)
        ),
        history ARRAY(TEXT)
        ```
      + 如果您選擇**陣列資料類型**，請指定**陣列結構描述**。  
**Example 陣列結構描述範例**  

        ```
        OBJECT(x INT, y INT)
        ```
      + 如果您選擇**映射資料類型**，請指定**映射結構描述**。  
**Example 範例映射結構描述**  

        ```
        STRING, OBJECT(x INT, y INT)
        ```

------
#### [ Automatically import the details ]

   1. 從 Snowflake 匯出您的 COLUMNS 檢視做為 CSV 檔案。

      如需 Snowflake COLUMNS 檢視的詳細資訊，請參閱 Snowflake 文件中的 [COLUMNS 檢視](https://docs.snowflake.com/en/sql-reference/info-schema/columns)。

   1. 選擇**從檔案匯入**以匯入 CSV 檔案，並指定任何其他資訊。

      系統會自動匯入資料庫名稱、結構描述名稱、資料表名稱、資料欄名稱和資料類型。
      +  如果您選擇**物件資料類型**，請指定**物件結構描述**。
      + 如果您選擇**陣列資料類型**，請指定**陣列結構描述**。
      + 如果您選擇**映射資料類型**，請指定**映射結構描述**。

   1. 輸入 **Snowflake 帳戶識別符**。

      如需詳細資訊，請參閱 Snowflake 文件中的[帳戶識別碼](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/admin-account-identifier#finding-the-organization-and-account-name-for-an-account)。

**注意**  
 只有 中編製目錄的 S3 資料表 AWS Glue 才能自動擷取資料表結構描述。

------

1. 對於**協同合作中允許的欄**，根據您的目標選擇一個選項。    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-config-table-snowflake.html)

1. 對於**已設定的資料表詳細資訊**，

   1. 輸入已設定資料表**的名稱**。

      您可以使用預設名稱或重新命名此資料表。

   1. 輸入資料表的**描述**。

      描述有助於區分具有類似名稱的其他已設定資料表。

   1. 如果您想要為設定的資料表資源啟用**標籤**，請選擇**新增標籤**，然後輸入**金鑰**和**值**對。

1. 選擇**設定新資料表**。

現在您已建立已設定的資料表，即可：
+ [將分析規則新增至設定的資料表](add-analysis-rule.md)
+ [將設定的資料表與協同合作建立關聯](associate-configured-table.md)