تسمح لك عمليات تدقيق سجلّ طلبات البحث بإنشاء تقرير بجميع المهام التي يتم تنفيذها باستخدام حسابك على Ads Data Hub. يسمح لك ذلك بالإجابة عن الأسئلة المتعلقة بمن وصل إلى بياناتك ووقت حدوث ذلك.
تتم كتابة عمليات تدقيق سجلّ طلبات البحث كجداول BigQuery تحتوي على إدخالات السجلّ لجميع طلبات البحث التي يتم تنفيذها باستخدام حسابك على Ads Data Hub. لعرض عمليات تدقيق سجلّ طلبات البحث لحسابك، يجب أولاً إنشاء التقرير عبر واجهة برمجة تطبيقات. يحتوي كل سجل تدقيق على بيانات ما يعادل يومًا واحدًا. يمكنك إنشاء سجلّ تدقيق لأي يوم خلال آخر 30 يومًا.
لا تتوفر عمليات التدقيق في سجلّ طلبات البحث إلا للمستخدمين المميّزين. مزيد من المعلومات عن الوصول المستند إلى الدور
تنسيق التدقيق في سجلّ طلبات البحث
تستخدم كل عملية تدقيق لسجلّ طلبات البحث المخطط التالي:
| اسم الحقل | الوصف |
|---|---|
| customer_id | الرقم التعريفي لعميل Ads Data Hub |
| ads_customer_id | رقم تعريف الحساب الفرعي، في حال استخدامه (سيكون مطابقًا لـ customer_id في الحالات الأخرى) |
| match_table_customer_id | رقم تعريف الحساب الذي يحتوي على جدول المطابقة، في حال استخدامه (سيكون مطابقًا لـ customer_id في الحالات الأخرى) |
| user_email | عنوان البريد الإلكتروني للمستخدم الذي نفّذ طلب البحث |
| query_start_time | الوقت الذي بدأ فيه تشغيل الاستعلام |
| query_end_time | الوقت الذي انتهى فيه تشغيل الاستعلام |
| query_type | التفريق بين استعلامات التحليل واستعلامات الجمهور |
| query_resource_id | رقم التعريف المرتبط بطلب البحث |
| query_text | استخدام SQL للاستعلام |
| query_parameters | |
| query_parameters.name | اسم مَعلمة طلب البحث |
| query_parameters.value | القيمة التي تم تمريرها عبر معلمة طلب البحث row_merge_summary |
| row_merge_summary.column_name | اسم العمود |
| row_merge_summary.merge_type | نوع ملخّص دمج الصفوف |
| row_merge_summary.constant_value | قيمة المجموعة الثابتة (ستكون صفرًا إذا لم يتم استخدام أي قيمة ثابتة) |
| destination_table | الموقع (في BigQuery) الذي تمت كتابة الاستعلام فيه |
الوصول إلى عمليات التدقيق في سجلّ طلبات البحث
للوصول إلى عمليات التدقيق في سجلّ طلبات البحث، عليك طلب بيانات من واجهة برمجة التطبيقات. يمكنك العثور على رمز نموذجي لطلب واجهة برمجة التطبيقات أدناه، أو الاطّلاع على المستندات المرجعية وكتابة طلب البحث.
ستتمّ كتابة نتائج طلب البيانات من واجهة برمجة التطبيقات إلى مجموعة بيانات BigQuery التي تحدّدها في نص طلب البيانات من واجهة برمجة التطبيقات.
"""This sample shows how to create a query history audit.
For the program to execute successfully, ensure that you run it using Python 3.
"""
from __future__ import print_function
from json import dumps
from google_auth_oauthlib import flow
from googleapiclient.discovery import build
appflow = flow.InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
# Replace client_secrets.json with your own client secret file.
'client_secrets.json',
scopes=['https://www.googleapis.com/auth/adsdatahub'])
appflow.run_local_server()
credentials = appflow.credentials
developer_key = input('Developer key: ').strip()
service = build('adsdatahub', 'v1', credentials=credentials,
developerKey=developer_key)
def pprint(x):
print(dumps(x, sort_keys=True, indent=4))
customer_id = input('Customer ID (e.g. "customers/123"): ').strip()
bq_project = input('Destination BigQuery project ID (e.g. "your-project"): ').strip()
dataset_id = input('Destination BigQuery dataset (e.g. "your-dataset"): ').strip()
start = input('The start date for your query history audit. Formatted as "mm/dd/yyyy": ').strip().split('/')
end = input('The end date for your query history audit. Should be 1 day later than start_date. Formatted as "mm/dd/yyyy": ').strip().split('/')
choice = input("Do you want to enter a timezone? Defaults to UTC otherwise. (y/n) ")
if choice.lower() == 'y':
timezone = input("Timezone (e.g. 'UTC'): ")
else:
timezone = 'UTC'
body = {
'project_id': bq_project,
'dataset': dataset_id,
'start_date': {
'year': start[2],
'day': start[1],
'month': start[0]
},
'end_date': {
'year': end[2],
'day': end[1],
'month': end[0]
},
'time_zone': timezone
}
pprint(service.customers().exportJobHistory(customer=customer_id, body=body).execute())