הצגת הביקורות של היסטוריית השאילתות

ביקורות של היסטוריית השאילתות מאפשרות ליצור דוח של כל המשימות שמופעלות באמצעות חשבון Ads Data Hub שלכם. כך תוכלו לענות על שאלות שקשורות למי ניגש לנתונים שלכם ומתי.

ביקורות של היסטוריית שאילתות נכתבות כטבלאות ב-BigQuery, שמכילות רשומות ביומן לכל השאילתות שמריצים באמצעות חשבון Ads Data Hub. כדי להציג ביקורות של היסטוריית שאילתות בחשבון שלכם, קודם צריך ליצור את הדוח באמצעות ממשק API. כל יומן ביקורת מכיל נתונים של יום אחד. אפשר ליצור יומן ביקורת לכל יום במהלך 30 הימים האחרונים.

ביקורות של היסטוריית שאילתות זמינות רק למשתמשי-על. מידע נוסף על גישה מבוססת-תפקיד

פורמט ביקורת של היסטוריית שאילתות

כל ביקורת של היסטוריית שאילתות משתמשת בסכימה הבאה:

שם השדה	התיאור
customer_id	מספר הלקוח ב-Ads Data Hub
ads_customer_id	המזהה של חשבון המשנה, אם ייעשה בו שימוש (אחרת, המזהה יהיה זהה ל-customer_id)
match_table_customer_id	מספר החשבון שמכיל את טבלת ההתאמות, אם נעשה בו שימוש (אחרת, המזהה יהיה זהה ל-customer_id)
user_email	כתובת האימייל של המשתמש שהריץ את השאילתה
query_start_time	השעה שבה השאילתה התחילה לרוץ
query_end_time	משך הזמן שבו השאילתה הסתיימה
query_type	הבחנה בין שאילתות ניתוח לבין שאילתות של קהל
query_resource_id	המזהה המשויך לשאילתה
query_text	ערך ה-SQL של השאילתה
query_parameters
query_parameters.name	שם הפרמטר של השאילתה
query_parameters.value	הערך שהועבר דרך הפרמטר row_merge_summary של השאילתה
row_merge_summary.column_name	שם העמודה
row_merge_summary.merge_type	סיכום הסוג של מיזוג השורות
row_merge_summary.constant_value	הערך של הקבוצה הקבועה (אם לא ייעשה שימוש בערך קבוע, הוא יהיה ריק)
destination_table	המיקום (ב-BigQuery) שאליו נכתבה השאילתה

גישה לביקורות של היסטוריית השאילתות

כדי לגשת לביקורות של היסטוריית השאילתות, עליך להפעיל את ה-API. למטה ניתן למצוא קוד לדוגמה לקריאה ל-API, או לעיין במסמכי התיעוד ולכתוב שאילתה משלך.

התוצאות של בקשת ה-API ייכתבו למערך הנתונים ב-BigQuery שציינתם בגוף בקשת ה-API.

הערה: מאחר שביקורות של היסטוריית השאילתות זמינות כרגע לנתונים של יום אחד, תאריך הסיום צריך להיות יום אחד לאחר תאריך ההתחלה.

"""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())