عرض عمليات التدقيق في سجلّ طلبات البحث

تتيح لك عمليات التدقيق في سجلّ طلبات البحث إنشاء تقرير يضم جميع المهام التي يتم تنفيذها باستخدام حسابك على Ads Data Hub. يتيح لك ذلك الإجابة عن أسئلة حول مَن وصل إلى بياناتك ووقت وصوله إليها.

تتم كتابة عمليات تدقيق سجلّ طلبات البحث كجداول BigQuery تحتوي على إدخالات السجلّ لجميع طلبات البحث التي تم تنفيذها باستخدام حسابك على Ads Data Hub. لعرض عمليات التدقيق في سجلّ طلبات البحث لحسابك، عليك أولاً إنشاء التقرير عبر واجهة برمجة تطبيقات. يحتوي كل سجل تدقيق على بيانات ما يعادل يوم واحد. يمكنك إنشاء سجل تدقيق لأي يوم خلال آخر 30 يومًا.

لا تتوفّر عمليات تدقيق سجلّ طلبات البحث إلا للمستخدمين المميّزين. مزيد من المعلومات حول الوصول استنادًا إلى الدور

تنسيق تدقيق 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، إذا تم استخدامه (سيكون مطابقًا لرقم تعريف customer_id في الحالات الأخرى)
match_table_customer_id رقم تعريف الحساب الذي يحتوي على جدول المطابقة، إذا تم استخدامه (سيكون مطابقًا لرقم تعريف العميل في الحالات الأخرى)
user_email عنوان البريد الإلكتروني للمستخدم الذي أجرى طلب البحث
query_start_time الوقت الذي بدأ فيه تشغيل الاستعلام
query_end_time الوقت الذي انتهى فيه تشغيل الاستعلام
query_type التمييز بين استعلامات التحليل واستعلامات الجمهور
query_resource_id رقم التعريف المرتبط بطلب البحث
query_text لغة SQL للاستعلام
query_parameters
query_parameters.name اسم معلَمة طلب البحث
query_parameters.value القيمة التي يتم تمريرها عبر معلمة الاستعلام 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 فارغة إذا لم يتم استخدام أي ثابت)
destination_table الموقع (في BigQuery) الذي تمت كتابة الاستعلام إليه

الدخول إلى عمليات تدقيق سجلّ طلبات البحث

للوصول إلى عمليات التدقيق في سجلّ طلبات البحث، عليك طلب واجهة برمجة التطبيقات. يمكنك العثور على رمز نموذجي لطلب واجهة برمجة التطبيقات أدناه، أو الاطّلاع على المستندات المرجعية وكتابة طلبك الخاص.

ستتم كتابة نتائج طلب البيانات من واجهة برمجة التطبيقات في 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())