將 CSS 中心資料載入 BigQuery

您可以使用 CSS Center 的 BigQuery 資料移轉服務連接器，將資料從 CSS Center 載入 BigQuery。透過 BigQuery 資料移轉服務，您可以排定週期性移轉工作，將 CSS 中心中的最新資料新增至 BigQuery。

受支援的報表

CSS 中心專用的 BigQuery 資料移轉服務支援從相關聯 Merchant Center 帳戶的產品和產品問題報表取得下列資料。

產品和產品問題

這份報表包含與 CSS Center 相關聯的商家上傳至 Merchant Center 帳戶的資料。 這份報表還包括 Google 針對商家產品偵測到的項目層級問題。如要瞭解如何將這類資料載入 BigQuery，請參閱 CSS 中心產品資料表結構定義。

從 CSS Center 移轉作業擷取資料

從 CSS 中心將資料移轉至 BigQuery 時，資料會載入至按日期分區的 BigQuery 資料表。資料載入的資料表分區會對應資料來源的日期。如果為同一天排定多項移轉作業，BigQuery 資料移轉服務會以最新資料覆寫該特定日期的資料分割。同一天內多次轉移資料或執行回填作業，不會導致資料重複，其他日期的分區也不會受到影響。

限制

部分報表可能會有自己的限制，例如歷來回填資料的支援時間範圍不同。產品和產品問題報告不支援回填。

BigQuery 中的產品和產品問題資料，並不代表與 CSS 中心帳戶相關聯的 Merchant Center 帳戶即時檢視表。BigQuery 中的產品和產品問題資料最多可能會有 1 小時的延遲。

為 CSS Center 帳戶匯出的資料只會包含同意與相關聯 CSS 分享資訊的商家。詳情請參閱這篇文章，瞭解 CSS 如何存取你的 Merchant Center 帳戶。

CSS Center 資料存取權和授權

CSS Center 使用者只能根據 Merchant Center 帳戶提供給該使用者的存取層級，存取 Merchant Center 帳戶的資訊。因此，CSS Center 轉移作業只會包含 CSS Center 使用者可存取的商家資料。詳情請參閱這篇文章，瞭解 CSS 如何存取你的 Merchant Center 帳戶。

如要設定 CSS 使用者的存取權，請以 CSS 管理員身分在 CSS Center 中設定使用者的存取權。

查詢資料

資料移轉至 BigQuery 時，系統會將資料寫入擷取時間分區資料表。

查詢 CSS Center 資料表時，必須在查詢中使用 _PARTITIONTIME 或 _PARTITIONDATE 虛擬資料欄。詳情請參閱查詢分區資料表一文。

Products_ 資料表包含巢狀和重複的資料欄：如要瞭解如何處理巢狀和重複的資料欄，請參閱「在重複欄位處理中的差異」。

CSS Center 查詢範例

您可以使用下列 CSS 中心查詢範例來分析已移轉的資料。此外，您還可以在 Looker Studio 等視覺化工具中使用查詢。

在下列各項查詢中，請將「dataset」改成您的資料集名稱，將 css_id 替換為 CSS 網域 ID。

產品和產品問題查詢範例

下列查詢會分析產品和產品問題報表中的資料。

產品和產品問題統計資料

下列 SQL 查詢範例會提供每天的產品數量、有問題的產品數量，以及問題數量。

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  COUNT(*) AS num_products,
  COUNTIF(ARRAY_LENGTH(item_issues) > 0) AS num_products_with_issues,
  SUM(ARRAY_LENGTH(item_issues)) AS num_issues
FROM
  dataset.Products_css_id
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD'
GROUP BY
  date
ORDER BY
  date DESC;

遭拒登的產品

下列 SQL 查詢範例會提供因遭到拒絕而無法顯示的產品數量，並依區域和報表情境分類。遭到拒登的原因可能是不適用，或是產品本身有問題。

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  statuses.region as disapproved_region,
  reporting_context_status.reporting_context as reporting_context,
  COUNT(*) AS num_products
FROM
  dataset.Products_css_id,
  UNNEST(reporting_context_statuses) AS reporting_context_status,
  UNNEST(reporting_context_status.region_and_status) AS statuses
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD' AND statuses.status = 'DISAPPROVED'
GROUP BY
  date, disapproved_region, reporting_context
ORDER BY
  date DESC;

有遭拒登問題的產品

下列 SQL 查詢範例會擷取有遭拒登問題的產品數量，並依區域分類。

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  disapproved_region,
  COUNT(DISTINCT CONCAT(CAST(css_id AS STRING), ':', product_id))
      AS num_distinct_products
FROM
  dataset.Products_css_id,
  UNNEST(item_issues) AS issue,
  UNNEST(issue.severity.severity_per_reporting_context) as severity_per_rc,
  UNNEST(severity_per_rc.disapproved_regions) as disapproved_region
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD'
GROUP BY
  date, disapproved_region
ORDER BY
  date DESC;