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())