從 Salesforce Marketing Cloud Account Engagement 實體讀取 - AWS Glue
分區查詢

從 Salesforce Marketing Cloud Account Engagement 實體讀取

必要條件

您想要從中讀取的 Salesforce Marketing Cloud Account Engagement 物件。將需要物件名稱。

同步來源支援的實體

實體 可以篩選 支援限制 支援排序依據 支援選取 * 支援分區
Campaign 是 是 是 是 是
動態內容 是 是 是 是 是
電子郵件 是 是 是 是 是
電子郵件範本 是 是 是 是 是
Engagement Studio 計畫 是 是 是 是 是
資料夾內容 是 是 是 是 是
登陸頁面 是 是 是 是 是
生命週期歷史記錄 是 是 是 是 是
生命週期狀態 是 是 是 是 是
清單 是 是 是 是 是
列出電子郵件 是 是 是 是 是
列出成員資格 是 是 是 是 是
機會 是 是 是 是 是
潛在客戶 是 是 是 是 是
潛在客戶帳戶 是 是 是 是 是
使用者 是 是 是 是 是

範例：

salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="SalesforcePardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5"
    }
   )

非同步來源支援的實體：

實體 可以篩選 支援限制 支援排序依據 支援選取 * 支援分區
Campaign 是 否 否 是 否
動態內容 是 否 否 是 否
電子郵件範本 是 否 否 是 否
登陸頁面 是 否 否 是 否
生命週期歷史記錄 是 否 否 是 否
生命週期狀態 是 否 否 是 否
清單 是 否 否 是 否
列出電子郵件 是 否 否 是 否
列出成員資格 是 否 否 是 否
機會 是 否 否 是 否
潛在客戶 是 否 否 是 否
潛在客戶帳戶 是 否 否 是 否
使用者 是 否 否 是 否

範例：

salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="SalesforcePardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5",
        "TRANSFER_MODE": "ASYNC"
    }
   )

Salesforce Marketing Cloud Account Engagement 實體和欄位詳細資訊：

若要檢視下列實體的欄位詳細資訊，請導覽至 Salesforce Marketing Cloud Account Engagement API，選擇指南，向下捲動至開放原始碼 API 包裝函式，從功能表中展開第 5 版文件，然後選擇實體。

實體清單：

  • Campaign

  • 動態內容

  • 電子郵件

  • 電子郵件範本

  • Engagement Studio 計畫

  • 資料夾內容

  • 登陸頁面

  • 生命週期歷史記錄

  • 生命週期狀態

  • 清單

  • 列出電子郵件

  • 列出成員資格

  • 機會

  • 潛在客戶

  • 潛在客戶帳戶

  • 使用者

除了上述欄位之外，非同步模式還支援每個實體的特定可篩選欄位，如下表所示。

實體 非同步模式中支援的其他可篩選欄位
Campaign createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
動態內容 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
電子郵件範本 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
Engagement Studio 計畫 -
登陸頁面 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
生命週期歷史記錄 createdAfter, createdBefore
生命週期狀態 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
清單 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
列出電子郵件 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
列出成員資格 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
機會 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
潛在客戶 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore
潛在客戶帳戶 createdAfter, createdBefore, deleted
使用者 createdAfter, createdBefore, deleted, updatedAfter, updatedBefore

如需其他欄位的詳細資訊，請參閱 Salesforce Export API

請注意連接器的下列考量：

  • 實體中的 delete 欄位值可以為 false (預設)、true 或 all。

分區查詢

基於篩選條件的分區：

如果想要在 Spark 中使用並行，可以提供其他 Spark 選項 PARTITION_FIELD、LOWER_BOUND、UPPER_BOUND 和 NUM_PARTITIONS。使用這些參數，原始查詢會分區為可由 Spark 任務並行執行的子查詢的 NUM_PARTITIONS 數目。

  • PARTITION_FIELD：用來分區查詢的欄位名稱。

  • LOWER_BOUND：所選分區欄位的包含下限值。

    對於 Datetime 欄位，我們接受 Spark SQL 查詢中使用的 Spark 時間戳記格式。

    有效值的範例：

    "2022-01-01T01:01:01.000Z"

  • UPPER_BOUND：所選分區欄位的唯一上限值。

  • NUM_PARTITIONS：分區數目。

  • PARTITION_BY：要執行的分區類型。如果為欄位型分區，則會傳遞 "FIELD"。

範例：

salesforcepardot_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="salesforcepardot",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "API_VERSION": "v5",
        "PARTITION_FIELD": "createdAt"
        "LOWER_BOUND": "2022-01-01T01:01:01.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-01-01T01:01:01.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10",
        "PARTITION_BY": "FIELD"
    }
   )