কোয়েরি হিস্ট্রি অডিট আপনাকে আপনার বিজ্ঞাপন ডেটা হাব অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে চালানো সমস্ত কাজের একটি রিপোর্ট তৈরি করতে দেয়। এটি আপনাকে কে আপনার ডেটা অ্যাক্সেস করেছে এবং কখন তারা এটি করেছে সেই সম্পর্কিত প্রশ্নের উত্তর দিতে দেয়৷
আপনার বিজ্ঞাপন ডেটা হাব অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে চালানো সমস্ত প্রশ্নের জন্য লগ এন্ট্রি সহ ক্যোয়ারী ইতিহাসের অডিটগুলি BigQuery টেবিল হিসাবে লেখা হয়। আপনার অ্যাকাউন্টের জন্য ক্যোয়ারী হিস্ট্রি অডিট দেখতে, আপনাকে প্রথমে একটি API এর মাধ্যমে রিপোর্ট তৈরি করতে হবে। প্রতিটি অডিট লগে 1 দিনের মূল্যের ডেটা থাকে। আপনি গত 30 দিনের মধ্যে যেকোনো দিনের জন্য একটি অডিট লগ তৈরি করতে পারেন।
ক্যোয়ারী ইতিহাস অডিট শুধুমাত্র সুপার ব্যবহারকারীদের জন্য উপলব্ধ. ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস সম্পর্কে আরও জানুন
অনুসন্ধান ইতিহাস নিরীক্ষা বিন্যাস
প্রতিটি প্রশ্নের ইতিহাস নিরীক্ষা নিম্নলিখিত স্কিমা ব্যবহার করে:
| ক্ষেত্র নাম | বর্ণনা |
|---|---|
| customer_id | বিজ্ঞাপন ডেটা হাব গ্রাহক আইডি |
| ads_customer_id | উপ-অ্যাকাউন্টের আইডি, যদি ব্যবহার করা হয় (অন্যথায় গ্রাহক_আইডির সাথে অভিন্ন হবে) |
| match_table_customer_id | ম্যাচ টেবিল ধারণকারী অ্যাকাউন্টের আইডি, যদি ব্যবহার করা হয় (অন্যথায় customer_id এর সাথে অভিন্ন হবে) |
| user_email | যে ব্যবহারকারীর ইমেল ঠিকানা প্রশ্নটি চালিয়েছে |
| query_start_time | ক্যোয়ারী চালানো শুরু করার সময় |
| query_end_time | ক্যোয়ারী শেষ হওয়ার সময় |
| query_type | বিশ্লেষণের প্রশ্ন এবং শ্রোতাদের প্রশ্নের মধ্যে পার্থক্য করে |
| query_resource_id | প্রশ্নটির সাথে যুক্ত আইডি |
| query_text | ক্যোয়ারী এর SQL |
| query_parameters | |
| query_parameters.name | প্রশ্নের প্যারামিটারের নাম |
| query_parameters.value | ক্যোয়ারী প্যারামিটার row_merge_summary এর মাধ্যমে মানটি পাস করা হয়েছে |
| row_merge_summary.column_name | কলামের নাম |
| row_merge_summary.merge_type | সারি মার্জ সারাংশের ধরন |
| row_merge_summary.constant_value | ধ্রুবক সেটের মান (কোনও ধ্রুবক ব্যবহার না হলে শূন্য হবে) |
| গন্তব্য_সারণী | যে অবস্থানে (BigQuery-এ) কোয়েরিটি লেখা হয়েছে |
ক্যোয়ারী ইতিহাস অডিট অ্যাক্সেস করা
ক্যোয়ারী ইতিহাস অডিট অ্যাক্সেস করার জন্য, আপনাকে API কল করতে হবে। নীচে API কল করার জন্য নমুনা কোড খুঁজুন, বা রেফারেন্স ডকুমেন্টেশন দেখুন এবং আপনার নিজের প্রশ্ন লিখুন।
API অনুরোধের ফলাফলগুলি BigQuery ডেটাসেটে লেখা হবে যা আপনি API অনুরোধের মূল অংশে উল্লেখ করেছেন।
"""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())