הצגת הביקורות של היסטוריית השאילתות

באמצעות ביקורות של היסטוריית שאילתות אפשר להפיק דוח לגבי כל המשימות שרצות באמצעות חשבון Ads Data Hub. כך תוכלו לענות על שאלות בנוגע למי ניגש לנתונים שלכם ומתי הם עשו זאת.

ביקורות על היסטוריית השאילתות נכתבות כטבלאות של BigQuery שמכילות רשומות ביומן לכל השאילתות שפועלות באמצעות חשבון Ads Data Hub. כדי להציג ביקורות של היסטוריית שאילתות בחשבון שלכם, קודם כל צריך להפיק את הדוח באמצעות API. כל יומן ביקורת מכיל נתונים מיום אחד. ניתן ליצור יומן ביקורת עבור כל יום במהלך 30 הימים האחרונים.

ביקורות של היסטוריית שאילתות זמינות רק למשתמשי-על. למידע נוסף על גישה מבוססת-תפקידים

פורמט ביקורת של היסטוריית שאילתות

כל ביקורת של היסטוריית שאילתות מבוססת על הסכימה הבאה:

שם השדה	תיאור
customer_id	מספר הלקוח ב-Ads Data Hub
ads_customer_id	המזהה של חשבון המשנה, אם יהיה בו שימוש (אחרת יהיה זהה ל-customer_id)
match_table_customer_id	המזהה של החשבון שמכיל את טבלת ההתאמות, אם נעשה בו שימוש (אחרת יהיה זהה ל-customer_id)
user_email	כתובת האימייל של המשתמש שהריץ את השאילתה
query_start_time	השעה שבה השאילתה התחילה לפעול
query_end_time	השעה שבה הסתיים הרצת השאילתה
query_type	הבחנה בין שאילתות ניתוח לבין שאילתות לזיהוי קהלים
query_resource_id	המזהה שמשויך לשאילתה
query_text	מודל 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	הסוג של סיכום מיזוג השורות
row_merge_summary.constant_value	הערך של הקבוצה הקבועה (אם לא משתמשים בקבוע, הערך שלו יהיה null)
destination_table	המיקום (ב-BigQuery) שאליו נכתבה השאילתה

גישה לביקורות של היסטוריית השאילתות

כדי לקבל גישה לביקורות של היסטוריית השאילתות, צריך לשלוח קריאה ל-API. בהמשך אפשר למצוא קוד לדוגמה לקריאה ל-API, או לעיין במסמכי העזרה ולכתוב שאילתה משלכם.

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

הערה: אפשר לבצע כרגע ביקורות של היסטוריית שאילתות לגבי נתונים של יום אחד, ולכן תאריך הסיום צריך להיות יום אחד אחרי 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())