क्वेरी इतिहास के ऑडिट की मदद से, अपने Ads Data Hub खाते का इस्तेमाल करके की जा रही सभी नौकरियों की रिपोर्ट जनरेट की जा सकती है. इससे, आपको इस बारे में सवालों के जवाब देने में मदद मिलती है कि आपका डेटा किसने ऐक्सेस किया और कब किया.
क्वेरी इतिहास ऑडिट, BigQuery टेबल के तौर पर लिखे जाते हैं, जिनमें आपके Ads Data Hub खाते का इस्तेमाल करके की जाने वाली सभी क्वेरी के लिए लॉग एंट्री होती हैं. अपने खाते के क्वेरी इतिहास के ऑडिट देखने के लिए, आपको पहले किसी एपीआई की मदद से रिपोर्ट जनरेट करनी होगी. हर ऑडिट लॉग में एक दिन का डेटा होता है. आपके पास पिछले 30 दिनों में किसी भी दिन का ऑडिट लॉग जनरेट करने का विकल्प होता है.
क्वेरी इतिहास के ऑडिट सिर्फ़ सुपर उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं. भूमिका के हिसाब से ऐक्सेस करने की सुविधा के बारे में ज़्यादा जानें
क्वेरी इतिहास का ऑडिट फ़ॉर्मैट
क्वेरी के इतिहास का हर ऑडिट, नीचे दिए गए स्कीमा का इस्तेमाल करता है:
| फ़ील्ड का नाम | ब्यौरा |
|---|---|
| customer_id | Ads Data Hub ग्राहक आईडी |
| ads_customer_id | उप-खाते का आईडी, अगर इस्तेमाल किया गया है, तो यह customer_id से मिलती-जुलती होगी |
| match_table_customer_id | मैच टेबल वाले खाते का आईडी, अगर इस्तेमाल किया जाता है, तो यह customer_id से मेल नहीं खाएगा |
| user_email | क्वेरी करने वाले उपयोगकर्ता का ईमेल पता |
| query_start_time | क्वेरी चलने का समय |
| query_end_time | क्वेरी 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 पंक्ति_मर्ज_summary के ज़रिए पास की गई वैल्यू |
| row_merge_summary.column_name | कॉलम का नाम |
| row_merge_summary.merge_type | पंक्ति मर्ज की खास जानकारी का टाइप |
| row_merge_summary.constant_value | कॉन्सटेंट सेट की वैल्यू (कोई कॉन्सटेंट इस्तेमाल न करने पर शून्य हो जाएगा) |
| destination_table | BigQuery में उस जगह की जानकारी जहां क्वेरी लिखी गई है |
क्वेरी इतिहास ऑडिट ऐक्सेस करना
क्वेरी इतिहास ऑडिट को ऐक्सेस करने के लिए, आपको एपीआई को कॉल करना होगा. एपीआई को कॉल करने के लिए, नीचे सैंपल कोड देखें या रेफ़रंस दस्तावेज़ देखें और अपनी क्वेरी लिखें.
एपीआई अनुरोध के नतीजे, उस BigQuery डेटासेट में लिखे 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())