क्वेरी इतिहास ऑडिट की मदद से आप अपने Ads Data Hub खाते का इस्तेमाल करके चलाई जाने वाली सभी नौकरियों की रिपोर्ट जनरेट कर सकते हैं. इसकी मदद से, आपको इस बारे में सवालों के जवाब देने की सुविधा मिलती है कि आपके डेटा को किसने और कब ऐक्सेस किया.
क्वेरी इतिहास ऑडिट को BigQuery टेबल के तौर पर लिखा जाता है. इसमें Ads Data Hub खाते का इस्तेमाल करके चलाई जाने वाली सभी क्वेरी की लॉग एंट्री होती हैं. अपने खाते के क्वेरी इतिहास ऑडिट देखने के लिए, पहले आपको एपीआई की मदद से रिपोर्ट जनरेट करनी होगी. हर ऑडिट लॉग में एक दिन का डेटा होता है. ऑडिट लॉग को पिछले 30 दिनों में किसी भी दिन जनरेट किया जा सकता है.
क्वेरी के इतिहास के ऑडिट की सुविधा सिर्फ़ सुपर उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है. भूमिका के हिसाब से ऐक्सेस करने की सुविधा के बारे में ज़्यादा जानें
क्वेरी के इतिहास के ऑडिट का फ़ॉर्मैट
हर क्वेरी इतिहास ऑडिट में नीचे दिए गए स्कीमा का इस्तेमाल किया जाता है:
| फ़ील्ड का नाम | ब्यौरा |
|---|---|
| customer_id | Ads Data Hub ग्राहक आईडी |
| ads_customer_id | उप-खाते का आईडी, अगर इस्तेमाल किया गया है (अन्यथा customer_id के समान होगा) |
| match_table_customer_id | मैच टेबल वाले खाते का आईडी, अगर इस्तेमाल किया गया है (अन्यथा customer_id के समान होगा) |
| user_email | क्वेरी चलाने वाले उपयोगकर्ता का ईमेल पता |
| query_start_time | क्वेरी चलने का समय |
| query_end_time | क्वेरी के चलने का समय |
| query_type | विश्लेषण क्वेरी और ऑडियंस क्वेरी के बीच अंतर करता है |
| query_resource_id | क्वेरी से जुड़ा आईडी |
| query_text | क्वेरी का एसक्यूएल |
| query_parameters | |
| query_parameters.name | क्वेरी के पैरामीटर का नाम |
| query_parameters.value | क्वेरी के पैरामीटर item_merge_summary के ज़रिए पास की गई वैल्यू |
| row_merge_summary.column_name | कॉलम का नाम |
| row_merge_summary.merge_type | पंक्ति मर्ज करने की खास जानकारी का टाइप |
| row_merge_summary.constant_value | कॉन्स्टेंट सेट की वैल्यू (अगर किसी कॉन्सटेंट का इस्तेमाल नहीं किया गया, तो यह शून्य हो जाएगी) |
| destination_table | वह जगह (BigQuery में) जहां क्वेरी लिखी गई थी |
क्वेरी के इतिहास के ऑडिट ऐक्सेस करना
क्वेरी इतिहास ऑडिट को ऐक्सेस करने के लिए, आपको एपीआई को कॉल करना होगा. एपीआई को कॉल करने के लिए, नीचे दिया गया सैंपल कोड देखें या रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें और अपनी क्वेरी लिखें.
एपीआई अनुरोध के नतीजे, उस BigQuery डेटासेट में दिखाए जाएंगे जिसे आपने एपीआई अनुरोध के मुख्य हिस्से में बताया है.
"""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())