CData Python Connector for YouTube Analytics は、YouTube Analytics エンティティをリレーショナルテーブル、ビュー、およびストアドプロシージャにモデル化します。

YouTube Analytics を使用すると、ディメンションおよび指標のクエリをさまざまな組み合わせで実行できます。 YouTube Analytics レポートに基づいて、いくつかのサンプルビューが用意されています。また、必要に応じてディメンションおよび指標を任意に組み合わせて、独自のカスタムビューを作成することもできます。

スキーマの表示方法、およびAPI の制限と要件については、以下のカスタムビューの 定義を参照してください。

テーブル

Groups およびGroup Items にテーブル としてアクセス可能です。

ストアドプロシージャ

ストアドプロシージャ は、YouTube Analytics API の追加機能を利用可能にする、データソースのファンクションライクなインターフェースです。

ビュー

レポートはビュー、つまりデータの「スナップショット」であるテーブルとして表示され、変更することはできません。 従来のデータベースビューとは異なり、テーブル内のすべての指標とディメンションを選択してテーブル全体のビュ ーを作成することはあまり有益ではありません。プロバイダは SELECT * クエリを、指標とディメンションの既定のセットを要求しているかのように解釈するからです。 これは、明示的にすべてのカラムを選択しているクエリにも当てはまります。

YouTube Analytics API は、データに投影できるまたは返される結果を制限するために使用する、カラムの数や組み合わせを制限していることに留意してください。これらの制限および各スキーマのデフォルトフィールドについては、 ビュー で説明しています。独自のビューを定義する場合は、これらのセクションを参照してください。

カスタムビューの定義

CreateCustomSchema ストアドプロシージャを使用してクエリのビューを作成します。ストアドプロシージャを使用すると、ディメンションと指標を独自に組み合わせて、簡単に新しいビュー定義を生成できます。 このストアドプロシージャを呼び出すと、新しいスキーマファイルが作成されます。このファイルは、他のビューと同様にクエリすることができます。

このストアドプロシージャは、入力として、ビュー名、指標のカンマ区切りリスト、ディメンションのカンマ区切りリスト、および出力フォルダを受け取ります。 作成されたスクリプトファイルにアクセスするには、Location を新しいスクリプトファイルを含むフォルダに設定します。言い換えれば、Location は出力フォルダの代わりとなります。

例えば、デフォルトスキーマとともに新しいスキーマを使用するには、Location をインストールフォルダ内のdb サブフォルダに設定し、呼び出しを行います。

EXEC CreateCustomSchema Dimensions='Day,DeviceType', Metrics='Views,EstimatedMinutesWatched', TableName='DailyDeviceReports'