#目的

行フィルタは、特定のユーザーまたはグループがテーブルのどの行を見ることができるかを決定します。テーブルは1つのままです：同じ名前、同じ列、データの1つのコピーです。そのテーブルをクエリする2人は異なる結果を得ることがあります。それぞれが独自のフィルタを持っているからです。

「マリーはcountry = 'France'の行だけを見ることができる」というフィルタは、マリーがそのテーブルをクエリしたときに、フランスの行が返ってきて、それ以外は単に存在しません。彼女はエラーや警告、または行が隠されたことを知らせる通知を受け取りません：テーブルは彼女にとって小さなテーブルのように見えます。彼女が実行するカウント、集計、およびジョインは、彼女が見ることができる行のみに基づいて計算されます。他の人のビューは変わりません：そのテーブルにフィルタがない同僚は、依然としてすべてを見ることができます。

1つのフィルタは1つのテーブルをカバーし、あなたがそれを割り当てるユーザーとグループに適用されます。それらはLakehouse Managerの行フィルタセクションにあり、プロジェクト内のすべてのフィルタをリストします。

#指示

#行フィルタを作成する

Lakehouse Manager の Row filters セクションに移動し、+ New filter をクリックします。モーダルには2つのステップがあります：フィルタ自体、そしてそのフィルタが適用される人々です。

ステップ1では、3つの情報を入力します：

• フィルタ名：リストを意図に沿って読めるようにするための名前
• 対象テーブル：データセットからテーブルを選択
• フィルタ条件：この条件に一致しない行は、割り当てられたユーザーやグループには表示されません

条件を記述する方法は2つあります：ビルダーモード（デフォルト）と SQLモード です。

#ビルダーモードで条件を構築する

ビルダーモードはシンプルなモードで、特定の要件を満たすために必要な場合を除き、このモードを使用します。ドロップダウンから列を選択（その型は名前の横に表示されます）、演算子を選択し、値を入力します。生成されたSQL は、値が入力されるとすぐに条件の下に表示され、実際に保存する条件を常に確認できます。

2行目の条件を追加するには、+ Add condition をクリックします。2つの条件からは、それらを結合する方法を選択できます：Match ALL conditions (AND) または Match ANY condition (OR) です。その選択肢はフィルタ内のすべての条件に適用されるため、ビルダーモードでは1つのANDグループまたは1つのORグループを提供し、2つの混合は提供しません。両方の条件が必要な場合や、その他のネストが必要な場合は、SQLモードで行います。

使用可能な演算子は、列の型によって異なります：

空の値 には独自の演算子があります。空の値と列を比較して空行を見つけることはできず、プラットフォームは静かに何も一致しないフィルタを保存するのではなく、その旨をお知らせします。Is empty と is not empty はテーブルを正確に分割します：その行数は常に合計に達します。

値は列に対して書き込みながらチェックされます。 日付列を 01/02/2024 と比較すると、その列が必要とするフォーマットがすぐに通知されます。フィルタを保存してから、制限された人が実行するすべてのクエリを壊すのではなく、日付は 2024-01-01 が必要で、タイムスタンプは 2024-01-01 10:30:00 が必要で、時刻は 09:30:00 が必要です。タイムゾーンを持つ値は、静かにシフトされるのではなく、拒否されます：列が実際に保持しているローカルの時計値を送信します。

条件には次の制限があります：

#SQLモードで条件を記述する

ビルダーで表現できない条件については、Switch to SQL mode をクリックし、SQL式として直接条件を記述します。例えば country = 'France' AND lower(dept) = 'sales' です。ビルダーで構築したものはすべて引き継がれるため、通常の手順はビルダーで開始し、その限界に達したときに切り替えることです。

これは単純な条件です：WHERE はありません、セミコロンはありません、ステートメントはありません。保存する前にチェックされ、他のテーブルを参照する、サブクエリを使用する、コメントやステートメント区切りを含む、許可されたリスト外の関数を呼び出す場合は拒否されます。許可された関数は、安価な行ごとのものです：テキスト処理、coalesce、cast、日付の切り詰めなどです。集計、正規表現、JSON関数は利用できません、なぜなら行フィルタはそのテーブルに対するすべてのクエリの各行で実行され、安価でなければならないからです。

列名はSQLでそのように動作します：引用符なしの名前は大文字と小文字を区別せず、名前を引用符で囲むと、実際に重要な列に到達できます。

#フィルタを割り当て、その影響を確認する

Next をクリックしてステップ2に進みます。フィルタの概要が開きます：名前、データセット、テーブル、条件 が、保存されるときと同じように表示されます。

その下に、Impact が報告され、その条件がそのテーブルに現在どのような影響を与えるかを示します。例えば "このフィルタで227,712行の528,363行が表示され、300,651行が非表示になります" です。これはカウントのみで、行データではありません。そのため、内容を読むべきではないテーブルを見ても安全です。誰かに割り当てる前に読んでください：これは、何も保持しない条件や、すべてを保持する条件を最も安価にキャッチする方法です。

次に、principals（このフィルタが適用されるユーザーとグループ）を選択します。フィルタには複数のユーザーとグループを指定できます。グループのメンバーシップはフィルタが公開されるたびに解決され、フィルタを書くときではなく、来月制限付きグループに追加された人は、フィルタを変更する必要なく、その時点からフィルタリングされます。

Save and activate で完了するか、Save as inactive でフィルタを保存し、必要に応じて有効にします。

#複数のフィルタが結合する方法

同じ人と同じテーブルに対して複数のフィルタが適用される場合、すべてのフィルタが同時に適用され、行が表示されるにはすべてのフィルタを満たす必要があります。 フィルタは誰かが見るものを広げません：2番目のフィルタを追加することは、常に行を取り除くだけです。

これは最も一般的な驚きの原因です。2つのフィルタがそれぞれ合理的なように見えます：「EMEAのみ」 と 「北米のみ」 は、空のテーブルを表示するために交差します。同じ条件に2回ターゲットされることは、直接指定された場合と、あなたが所属するグループを通じて指定された場合の両方で無害です：同じ条件が2回適用されると、同じ行が非表示になります。

#日常的なフィルタの管理

Row filters リストはプロジェクト全体をカバーし、各フィルタについて、アクティブ/非アクティブのトグル、名前、principals、データセット、テーブル、条件を表示します。編集、複製、削除 アクションがあります。

• 非アクティブ化 フィルタをトグルで非アクティブ化すると、制限が適用されなくなり、フィルタはリストに残り、いつでも再度アクティブ化できます。
• 編集 フィルタを変更すると、その条件またはprincipalsが変更されます。
• フィルタは1つのテーブルをカバーします。 同じ条件を別のテーブルに適用するには、フィルタを複製し、コピーの対象テーブルを変更します。

行フィルタはプロジェクトの構成の一部であるため、構成エクスポートと一緒にエクスポートでき、保護するデータセットと一緒に別のプロジェクトにインポートできます。

#権限

2つのことは別々に制限され、互いに含意しません：フィルタの管理はポリシーについて述べ、影響カウントはデータについて述べます。

#知っておくべきこと

• 保存は即時ではありません。 フィルタはクエリエンジンに公開され、その独自のサイクルでフィルタを取得するため、新しい、変更された、非アクティブ化された、または削除されたフィルタは、クエリがそれを反映する前に数秒かかります。フィルタを保存し、制限された人としてすぐにクエリを実行すると、未フィルタリングの行がまだ表示される場合があります：フィルタが機能しなかったと結論付ける前に、再試行してください。
• 公開できないフィルタは誰も制限しません。 フィルタが解決できなくなったグループをターゲットにしている場合、プラットフォームはその制限を公開できず、ターゲットとなった人はすべての行を表示します。フィルタはまだリストに表示され、アクティブであるように読み取られます。制限が本当に重要な場合は、リストを読むのではなく、制限された人の1人としてクエリを実行して確認してください。
• フィルタを保存した後に削除された列はカバーされません。 保存時、条件が名前を付けた列は物理的に存在するテーブルと照合されるため、カタログが知っているがテーブルが知らない列は拒否され、テーブルを再同期することで修正されます。後で削除された列は自動的に再チェックされません：フィルタを開くとその影響が再計算され、問題が表面化します。

#トラブルシューティング

#さらに詳しく

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