«Металл профиль» — как мы запустили кастомный коннектор для загрузки данных из API Google Analytics в Microsoft SQL Server

Расскажу, как с помощью инструментов веб-аналитики мы получили расширенные данные о посещениях сайта для нашего клиента — компании «Металл профиль», производителя тонколистовых кровельных и стеновых материалов на территории России и СНГ.

Задача

То есть необходимо разработать инструмент, с помощью которого «Металл профиль» мог бы отправлять любое количество пользовательских запросов к API Google Analytics. И не просто отправлять, а делать это с использованием любых параметров и показателей, которые возможно запрашивать в рамках одного запроса. А затем — записывать полученные данные в MS SQL.

API периодически дает сбои, поэтому дополнительно нужна проверка наличия данных за прошлый период. Для каждого запроса период проверки наличия данных важно задавать индивидуально. Также в каждом запросе индивидуально нужно уметь указывать представление Google Analytics, из которого требуется получить данные.

Данные за текущий день необходимо обновлять раз в час. Утром необходимо обновить данные за предыдущий день и проверить наличие данных за указанный под каждый запрос период. При необходимости — загрузить данные (если они отсутствуют за какой-либо из прошедших дней).

Инструменты

Коннектор, разработанный под решение поставленной задачи, полностью написан на языке R с использованием дополнительных пакетов:

• googleAnalyticsR — интерфейс для работы с API Google Analytics;
• odbc — подключение к Microsoft SQL Server через ODBC интерфейс;
• jsonlite — чтение JSON-структур;
• dplyr — манипуляция с данными.

Схема работы коннектора ga2mssql

1. В R загружаются настройки коннектора из файла конфигурации, который содержит описание всех запросов и других требуемых настроек в JSON-структуре.
2. По очереди каждый запрос отправляется в API Google Analytics. Полученный результат дополнительно обрабатывается в R.
3. Полученные данные передаются в Microsoft SQL Server.

Настройка коннектора

В коннекторе ga2mssql нет графического пользовательского интерфейса. Для настройки и управления загрузкой с его помощью изначально необходимо внести все настройки в файл конфигурации. У файла конфигурации такая JSON-структура:

{
  "mssql_con": {
    "Driver": "SQL Server",
    "Server": "localhost",
    "Database": "my_database_name",
    "UID": "my_username",
    "PWD": "my_password",
    "Port": 1433
  },
  "google_analytics_con": {
    "googleAuthR.client_id": "000000000000-xxxxxxxxxxxxxxxxx.apps.googleusercontent.com",
    "googleAuthR.client_secret": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "googleAuthR.scopes.selected": ["https://www.googleapis.com/auth/analytics.edit", "https://www.googleapis.com/auth/analytics"]
  },
  "google_analytics_report": [
    {
      "days": 15,
      "ms_table": "table_1",
      "view_id": "ga:0000000000",
      "dimensions": ["ga:channelGrouping", "ga:day", "ga:date", "ga:region", "ga:country", "ga:medium"],
      "metrics": ["ga:sessions", "ga:bounceRate", "ga:hits", "ga:uniquePageviews", "ga:timeOnPage", "ga:totalEvents", "ga:uniqueEvents", "ga:transactions", "ga:itemQuantity", "ga:quantityAddedToCart", "ga:quantityRemovedFromCart", "ga:itemRevenue", "ga:totalValue", "ga:users", "ga:newUsers", "ga:bounces", "ga:sessionDuration", "ga:avgSessionDuration", "ga:transactionsPerSession", "ga:transactionRevenue", "ga:revenuePerTransaction", "ga:transactionRevenuePerSession", "ga:uniquePurchases", "ga:revenuePerItem", "ga:itemsPerPurchase", "ga:productAddsToCart", "ga:productCheckouts", "ga:quantityCheckedOut", "ga:refundAmount", "ga:revenuePerUser", "ga:totalRefunds", "ga:transactionsPerUser"]
    },
    {
      "days": 7,
      "ms_table": "table_2",
      "view_id": "ga:00000000000",
      "dimensions": ["ga:channelGrouping", "ga:date", "ga:source", "ga:campaign", "ga:sessionDurationBucket"],
      "metrics": ["ga:sessions", "ga:bounceRate", "ga:hits", "ga:uniquePageviews", "ga:timeOnPage", "ga:totalEvents", "ga:uniqueEvents", "ga:itemQuantity", "ga:quantityAddedToCart", "ga:quantityRemovedFromCart", "ga:itemRevenue", "ga:users", "ga:newUsers", "ga:bounces", "ga:sessionDuration", "ga:avgSessionDuration", "ga:uniquePurchases", "ga:revenuePerItem", "ga:itemsPerPurchase", "ga:productAddsToCart", "ga:productCheckouts", "ga:quantityCheckedOut"]
    },
    {
      "days": 15,
      "ms_table": "table_3",
      "view_id": "ga:000000000",
      "dimensions": ["ga:date", "ga:source", "ga:sessionDurationBucket"],
      "metrics": ["ga:pageLoadTime", "ga:bounceRate", "ga:transactions", "ga:users", "ga:transactionsPerSession", "ga:transactionRevenue", "ga:revenuePerTransaction", "ga:transactionRevenuePerSession", "ga:refundAmount", "ga:revenuePerUser", "ga:totalRefunds", "ga:transactionsPerUser"]
    },
    {
      "days": 15,
      "ms_table": "table_4",
      "view_id": "ga:00000000",
      "dimensions": ["ga:date"],
      "metrics": ["ga:pageLoadTime"]
    }
  ]
}

Описание всех узлов файла конфигурации:

mssql_con — параметры подключения к Microsoft SQL Server;

• PWD — пароль пользователя;
• Database — имя базы данных;
• Driver — название ODBC-драйвера (посмотреть название можно в диспетчере ODBC-источников данных);
• Server — IP сервера, на котором развернут SQL Server;
• UID — имя пользователя;
• Port — порт подключения;

google_analytics_con — учетные данные приложения в Google Cloud Console;

google_analytics_report — описание запросов к API Google Analytics (количество запросов не ограничено)

• dimensions — параметры, запрашиваемые в запросе. Можно указывать до 7 параметров в одном запросе. При этом необходимо предварительно проверить сочетание всех параметров между собой и выбранными показателями. Для проверки используйте специальный инструмент от Google. Среди запрашиваемых параметров обязательно должен присутствовать ga:date;
• ms_table — название таблицы, в которую будут записаны данные по запросу;
• days — количество дней, за который необходимо проверять наличие данных в базе;
• view_id — ID представления в Google Analytics, из которого будут запрашиваться данные;
• metrics — набор показателей, которые вы хотите получить из Google Analytics. Необходимо указать как минимум одну метрику в запросе. При этом ограничения на их максимальное количество нет. Все запрашиваемые показатели должны сочетаться между собой и со всеми указанными параметрами. Проверить это можно с помощью специального инструмента от Google.

Добавлять новые запросы необходимо в узел google_analytics_report, взяв за основу описанную выше структуру..

Состав коннектора ga2mssql

Коннектор состоит из архива файлов:

• GA2MSSQL.bat — запускной файл коннектора для сбора и проверки данных за прошлый период;
• GA2MSSQL_today.bat — запускной файл коннектора для сбора данных за текущий день;
• config.json — файл конфигурации и управления коннектором;
• package_installer.bat — файл для установки необходимых пакетов;
• auth.rds — файл для хранения учетных данных для доступа к Google Analytics;
• ga2mssql_scr.R — код коннектора для загрузки и проверки наличия данных за прошлый период;
• ga2mssql_scr.Rout — лог последнего запуска скрипта ga2mssql_scr.R;
• ga2mssql_today_scr.R — код коннектора для загрузки и проверки наличия данных за текущий день;
• ga2mssql_today_scr.Rout — лог последнего запуска скрипта ga2mssql_today_scr.R.

Установка и настройка расписания сбора данных через коннектор

Коннектор ga2mssql — кроссплатформенный. Он будет работать на Windows, Unix и MacOS и других операционных системах.

В нашем случае коннектор установили на Windows Server.

Для установки коннектора на Windows нужно:

1. Установить язык R.

2. Прописать в переменную окружения PATH путь к папке bin (в директорию, куда был установлен Язык R). По умолчанию для версии R 3.6.1 путь будет «C:\Program Files\R\R-3.6.1\bin».
3. Распаковать архив с коннектором ga2mssql.zip в корень диска C. Путь к коннектору: «C:\ga2mssql».
4. Перед настройкой коннектора запустить от имени администратора файл package_installer.bat для установки требуемых пакетов.
5. Предоставить пользователю, указанному в файле конфигурации в узле mssql_con:UID в Microsoft SQL Server, права на запись и редактирование данных, а также на создания таблиц.

Далее в планировщике заданий Windows необходимо создать задачи:

• ежедневный запуск файла GA2MSSQL.bat для сбора данных за прошлый период;
• ежечасный запуск файла GA2MSSQL_today.bat для обновления данных за текущий день.

Комментарий клиента

Выводы

Существуют готовые решения по сбору данных из API Google Analytics в Microsoft SQL Server, но их стоимость достаточно высокая. Как правило, нужны регулярные оплаты подписки в течении всего периода использования.

Преимущества коннектора ga2mssql:

1. Вы самостоятельно задаете расписание обновления данных.
2. Можно задать любое количество собственных, пользовательских запросов в API Google Analytics.
3. Коннектор обходит ограничение в 10 показателей на 1 запрос к API.
4. ga2mssql — кроссплатформенный, разница состоит только в настройке расписания запуска.
5. Достаточно легко переключить коннектор ga2mssql на работу с любой другой базой данных, включая MySQL, PostgreSQL, BigQuery, ClickHouse и другие.