メソッド: reports.batchGet

{
  "viewId": string,
  "dateRanges": [
    {
      object(DateRange)
    }
  ],
  "samplingLevel": enum(Sampling),
  "dimensions": [
    {
      object(Dimension)
    }
  ],
  "dimensionFilterClauses": [
    {
      object(DimensionFilterClause)
    }
  ],
  "metrics": [
    {
      object(Metric)
    }
  ],
  "metricFilterClauses": [
    {
      object(MetricFilterClause)
    }
  ],
  "filtersExpression": string,
  "orderBys": [
    {
      object(OrderBy)
    }
  ],
  "segments": [
    {
      object(Segment)
    }
  ],
  "pivots": [
    {
      object(Pivot)
    }
  ],
  "cohortGroup": {
    object(CohortGroup)
  },
  "pageToken": string,
  "pageSize": number,
  "includeEmptyRows": boolean,
  "hideTotals": boolean,
  "hideValueRanges": boolean,
}

{
  "startDate": string,
  "endDate": string,
}

{
  "name": string,
  "histogramBuckets": [
    string
  ],
}

{
  "operator": enum(FilterLogicalOperator),
  "filters": [
    {
      object(DimensionFilter)
    }
  ],
}

{
  "dimensionName": string,
  "not": boolean,
  "operator": enum(Operator),
  "expressions": [
    string
  ],
  "caseSensitive": boolean,
}

整数を比較するフィルタ。大文字と小文字の区別は無視され、式は整数を表す文字列と見なされます。失敗の条件を以下に示します。

• 式が有効な int64 でない場合は、クライアントでエラーが発生します。
• 有効な int64 値でない入力ディメンションは、フィルタに一致しません。

このオプションは、選択された値のリストから任意の値を取得できる式を持つディメンション フィルタを指定するために使用されます。すべての単一のレスポンス行について、論理和演算された複数の完全一致ディメンション フィルタを評価しないようにすることができます。例:

expressions: ["A", "B", "C"]

ディメンションの値が A、B、C のいずれかであるすべてのレスポンス行が、この DimensionFilter に一致します。

{
  "expression": string,
  "alias": string,
  "formattingType": enum(MetricType),
}

{
  "operator": enum(FilterLogicalOperator),
  "filters": [
    {
      object(MetricFilter)
    }
  ],
}

{
  "metricName": string,
  "not": boolean,
  "operator": enum(Operator),
  "comparisonValue": string,
}

{
  "fieldName": string,
  "orderType": enum(OrderType),
  "sortOrder": enum(SortOrder),
}

{

  // Union field dynamicOrById can be only one of the following:
  "dynamicSegment": {
    object(DynamicSegment)
  },
  "segmentId": string,
  // End of list of possible types for union field dynamicOrById.
}

{
  "name": string,
  "userSegment": {
    object(SegmentDefinition)
  },
  "sessionSegment": {
    object(SegmentDefinition)
  },
}

{
  "segmentFilters": [
    {
      object(SegmentFilter)
    }
  ],
}

{
  "not": boolean,

  // Union field simpleOrSequence can be only one of the following:
  "simpleSegment": {
    object(SimpleSegment)
  },
  "sequenceSegment": {
    object(SequenceSegment)
  },
  // End of list of possible types for union field simpleOrSequence.
}

{
  "orFiltersForSegment": [
    {
      object(OrFiltersForSegment)
    }
  ],
}

{
  "segmentFilterClauses": [
    {
      object(SegmentFilterClause)
    }
  ],
}

{
  "not": boolean,

  // Union field dimensionOrMetricFilter can be only one of the following:
  "dimensionFilter": {
    object(SegmentDimensionFilter)
  },
  "metricFilter": {
    object(SegmentMetricFilter)
  },
  // End of list of possible types for union field dimensionOrMetricFilter.
}

{
  "dimensionName": string,
  "operator": enum(Operator),
  "caseSensitive": boolean,
  "expressions": [
    string
  ],
  "minComparisonValue": string,
  "maxComparisonValue": string,
}

このオプションは、選択された値のリストから任意の値を取得できる式を持つディメンション フィルタを指定するために使用されます。すべての単一のレスポンス行について、論理和演算された複数の完全一致ディメンション フィルタを評価しないようにすることができます。例:

expressions: ["A", "B", "C"]

ディメンションの値が A、B、C のいずれかであるすべてのレスポンス行が、この DimensionFilter に一致します。

整数を比較するフィルタ。大文字と小文字の区別は無視され、式は整数を表す文字列と見なされます。失敗の条件を以下に示します。

• 式が有効な int64 でない場合は、クライアントでエラーが発生します。
• 有効な int64 値でない入力ディメンションは、フィルタに一致しません。

ディメンションが一致式よりも数値的に小さいかどうかを調べます。

{
  "scope": enum(Scope),
  "metricName": string,
  "operator": enum(Operator),
  "comparisonValue": string,
  "maxComparisonValue": string,
}

{
  "segmentSequenceSteps": [
    {
      object(SegmentSequenceStep)
    }
  ],
  "firstStepShouldMatchFirstHit": boolean,
}

{
  "orFiltersForSegment": [
    {
      object(OrFiltersForSegment)
    }
  ],
  "matchType": enum(MatchType),
}

{
  "dimensions": [
    {
      object(Dimension)
    }
  ],
  "dimensionFilterClauses": [
    {
      object(DimensionFilterClause)
    }
  ],
  "metrics": [
    {
      object(Metric)
    }
  ],
  "startGroup": number,
  "maxGroupCount": number,
}

{
  "cohorts": [
    {
      object(Cohort)
    }
  ],
  "lifetimeValue": boolean,
}

{
  "name": string,
  "type": enum(Type),
  "dateRange": {
    object(DateRange)
  },
}

{
  "columnHeader": {
    object(ColumnHeader)
  },
  "data": {
    object(ReportData)
  },
  "nextPageToken": string,
}

{
  "dimensions": [
    string
  ],
  "metricHeader": {
    object(MetricHeader)
  },
}

{
  "metricHeaderEntries": [
    {
      object(MetricHeaderEntry)
    }
  ],
  "pivotHeaders": [
    {
      object(PivotHeader)
    }
  ],
}

{
  "name": string,
  "type": enum(MetricType),
}

{
  "pivotHeaderEntries": [
    {
      object(PivotHeaderEntry)
    }
  ],
  "totalPivotGroupsCount": number,
}

{
  "dimensionNames": [
    string
  ],
  "dimensionValues": [
    string
  ],
  "metric": {
    object(MetricHeaderEntry)
  },
}

{
  "rows": [
    {
      object(ReportRow)
    }
  ],
  "totals": [
    {
      object(DateRangeValues)
    }
  ],
  "rowCount": number,
  "minimums": [
    {
      object(DateRangeValues)
    }
  ],
  "maximums": [
    {
      object(DateRangeValues)
    }
  ],
  "samplesReadCounts": [
    string
  ],
  "samplingSpaceSizes": [
    string
  ],
  "isDataGolden": boolean,
}

{
  "dimensions": [
    string
  ],
  "metrics": [
    {
      object(DateRangeValues)
    }
  ],
}

{
  "values": [
    string
  ],
  "pivotValueRegions": [
    {
      object(PivotValueRegion)
    }
  ],
}

{
  "values": [
    string
  ],
}