對於使用廣告資料中心帳戶時執行的所有工作，您可以透過「查詢記錄稽核」功能產生相關報表，進一步瞭解資料的存取者和存取時間。
查詢記錄稽核會寫成 BigQuery 資料表，內含的記錄項目會列出使用廣告資料中心帳戶執行的所有查詢。如要查看帳戶的查詢記錄稽核項目，您必須先透過 API 產生報表。每個稽核記錄都包含 1 天的資料。您可以針對過去 30 天內的任何日期產生稽核記錄。
請注意，只有超級使用者才能使用查詢記錄稽核功能。進一步瞭解角色型存取權
查詢記錄稽核格式
每個查詢記錄稽核都會採用以下結構定義：
| 欄位名稱 | 說明 |
|---|---|
| customer_id | 廣告資料中心客戶 ID |
| ads_customer_id | 子帳戶 ID (如已使用，否則這欄的值會與 customer_id 相同) |
| Match_table_customer_id | 內含對照表的帳戶 ID (如有使用，否則這欄的值會與 customer_id 相同) |
| user_email | 執行查詢的使用者電子郵件地址 |
| query_start_time | 查詢開始執行的時間 |
| query_end_time | 查詢執行完成的時間 |
| query_type | 區別分析查詢和目標對象查詢 |
| query_resource_id | 與查詢相關聯的 ID |
| query_text | 查詢的 SQL |
| query_parameters | |
| query_parameters.name | 查詢參數的名稱 |
| query_parameters.value | 透過查詢的參數「row_merge_summary」傳送的值 |
| row_merge_summary.column_name | 資料欄名稱 |
| row_merge_summary.merge_type | 資料列合併摘要類型 |
| row_merge_summary.constant_value | 常數集的值 (如未使用常數，則為空值) |
| destination_table | 查詢寫入的位置 (在 BigQuery 中) |
存取查詢記錄稽核功能
如要存取查詢記錄稽核功能，您必須呼叫 API。請參閱下方的 API 呼叫程式碼範例，或查看參考說明文件並自行撰寫查詢。
API 要求的結果會寫入您在 API 要求內文中指定的 BigQuery 資料集。
"""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())