Sorgu geçmişi denetimleri, Ads Data Hub hesabınızı kullanarak çalışan tüm işlerin raporunu oluşturmanıza olanak tanır. Bu sayede verilerinize kimin ne zaman eriştiğiyle ilgili soruları yanıtlayabilirsiniz.
Sorgu geçmişi denetimleri, Ads Data Hub hesabınız kullanılarak çalıştırılan tüm sorgular için günlük girişleri içeren BigQuery tabloları olarak yazılır. Hesabınızın sorgu geçmişi denetimlerini görüntülemek için ilk olarak raporu bir API aracılığıyla oluşturmanız gerekir. Her denetleme günlüğü 1 günlük veri içerir. Son 30 gün içinde herhangi bir gün için denetleme günlüğü oluşturabilirsiniz.
Sorgu geçmişi denetimleri yalnızca süper kullanıcıların erişimine açıktır. Rol tabanlı erişim hakkında daha fazla bilgi edinin.
Sorgu geçmişi denetim biçimi
Her sorgu geçmişi denetimi aşağıdaki şemayı kullanır:
| Alan adı | Açıklama |
|---|---|
| customer_id | Ads Data Hub müşteri kimliği |
| ads_customer_id | Alt hesabın kimliği (kullanılıyorsa customer_id ile aynı olur) |
| match_table_customer_id | Kullanılıyorsa, eşleşme tablosunu içeren hesabın kimliği (aksi takdirde customer_id ile aynı olur) |
| user_email | Sorguyu çalıştıran kullanıcının e-posta adresi |
| query_start_time | Sorgunun çalışmaya başladığı saat |
| query_end_time | Sorgunun tamamlandığı saat |
| query_type | Analiz sorguları ve kitle sorguları arasındaki farklar |
| query_resource_id | Sorguyla ilişkilendirilen kimlik |
| query_text | Sorgunun SQL'i |
| query_parameters | |
| query_parameters.name | Sorgu parametresinin adı |
| query_parameters.value | Sorgunun row_merge_summary parametresi aracılığıyla iletilen değer |
| row_merge_summary.column_name | Sütunun adı |
| row_merge_summary.merge_type | Satır birleştirme özetinin türü |
| row_merge_summary.constant_value | Sabit değerin değeri (sabit değer kullanılmazsa boş olur) |
| destination_table | Sorgunun yazıldığı konum (BigQuery'de) |
Sorgu geçmişi denetimlerine erişme
Sorgu geçmişi denetimlerine erişmek için API'yi çağırmanız gerekir. Aşağıda API'yi çağırmaya yönelik örnek kodu bulun veya referans dokümanları inceleyip kendi sorgunuzu yazın.
API isteğinin sonuçları, API isteğinin gövdesinde belirttiğiniz BigQuery veri kümesine yazılır.
"""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())