ส่งออกข้อมูล Firebase Crashlytics ไปยัง BigQuery

คุณส่งออกข้อมูล Crashlytics ไปยัง BigQuery เพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ BigQuery ช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ BigQuery SQL ส่งออกข้อมูลไปยังผู้ให้บริการระบบคลาวด์รายอื่น และใช้ข้อมูลดังกล่าวสำหรับการแสดงภาพและแดชบอร์ดที่กำหนดเองด้วย Google Data Studio

เปิดใช้การส่งออก BigQuery

1. ไปที่หน้า การรวมระบบ ในคอนโซล Firebase
2. ในการ์ด BigQuery ให้คลิก ลิงก์
3. ทำตามคำแนะนำบนหน้าจอเพื่อเปิดใช้ BigQuery

เมื่อคุณลิงก์โปรเจ็กต์ของคุณกับ BigQuery ให้ทำดังนี้

• Firebase ตั้งค่าการซิงค์ข้อมูลจากโปรเจ็กต์ Firebase ไปยัง BigQuery ทุกวัน
• โดยค่าเริ่มต้น แอปทั้งหมดในโปรเจ็กต์จะลิงก์กับ BigQuery และแอปใดๆ ที่คุณเพิ่มลงในโปรเจ็กต์ในภายหลังจะลิงก์กับ BigQuery โดยอัตโนมัติ คุณสามารถ จัดการได้ว่าแอปใดจะส่งข้อมูล
• Firebase ส่งออกสำเนาข้อมูลที่มีอยู่ ไปยัง BigQuery สำหรับแอปที่เชื่อมโยงแต่ละรายการ จะมีตารางแบตช์ที่มีข้อมูลจากการซิงค์รายวัน
• หากคุณเปิดใช้การส่งออกสตรีมมิง Crashlytics BigQuery แอปที่เชื่อมโยงทั้งหมดจะมี ตารางเรียลไทม์ ที่มีการอัปเดตข้อมูลอยู่ตลอดเวลา

หากต้องการปิดใช้งานการส่งออก BigQuery ให้ยกเลิกการลิงก์โปรเจ็กต์ ในคอนโซล Firebase

ข้อมูลใดบ้างที่ส่งออกไปยัง BigQuery

ข้อมูล Firebase Crashlytics จะถูกส่งออกไปยังชุดข้อมูล BigQuery ชื่อ firebase_crashlytics ตามค่าเริ่มต้น แต่ละตารางจะถูกสร้างขึ้นภายในชุดข้อมูล Crashlytics สำหรับแต่ละแอปในโปรเจ็กต์ของคุณ Firebase ตั้งชื่อตารางตามตัวระบุชุดของแอป โดยมีจุดแปลงเป็นขีดล่าง และต่อท้ายชื่อแพลตฟอร์ม

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสำหรับแอปที่มีรหัส com.google.test จะอยู่ในตารางชื่อ com_google_test_ANDROID ตารางแบทช์นี้อัปเดตวันละครั้ง หากคุณเปิดใช้การส่งออกแบบสตรีม Crashlytics BigQuery ข้อมูล Firebase Crashlytics จะได้รับการสตรีมแบบเรียลไทม์ไปยัง com_google_test_ANDROID_REALTIME ด้วย

แต่ละแถวในตารางแสดงถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในแอป รวมถึงข้อขัดข้อง ข้อผิดพลาดที่ไม่ร้ายแรง และ ANR

เปิดใช้การส่งออกสตรีมมิง Crashlytics BigQuery

คุณสตรีมข้อมูล Crashlytics แบบเรียลไทม์ได้ด้วย BigQueryStreaming คุณสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใดๆ ที่ต้องใช้ข้อมูลสด เช่น การนำเสนอข้อมูลในแดชบอร์ดสด การดูการเปิดตัวสด หรือการตรวจสอบปัญหาแอปพลิเคชันที่ทำให้เกิดการแจ้งเตือนและขั้นตอนการทำงานแบบกำหนดเอง

การส่งออกแบบสตรีม Crashlytics BigQuery ไม่พร้อมใช้งานสำหรับแซนด์บ็อกซ์ BigQuery

เมื่อคุณเปิดใช้การส่งออกสตรีมมิง Crashlytics BigQuery นอกเหนือจากตารางแบทช์ คุณจะมีตารางเรียลไทม์ด้วย นี่คือความแตกต่างที่คุณควรทราบระหว่างตาราง:

ตารางแบตช์เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ในระยะยาวและระบุแนวโน้มในช่วงเวลาหนึ่ง เนื่องจากเราจัดเก็บเหตุการณ์ไว้ก่อนที่จะเขียนเหตุการณ์เหล่านั้นอย่างคงทน และสามารถทดแทนเหตุการณ์เหล่านั้นลงในตารางได้นานถึง 90 วัน เมื่อเราเขียนข้อมูลลงในตารางเรียลไทม์ของคุณ เราจะเขียนลงใน BigQuery ทันที ดังนั้นจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแดชบอร์ดสดและการแจ้งเตือนที่กำหนดเอง ตารางทั้งสองนี้สามารถนำมารวมกับคิวรีแบบต่อกันเพื่อให้ได้รับประโยชน์จากทั้งสองตาราง ดู ตัวอย่างแบบสอบถาม 9 ด้านล่าง

ตามค่าเริ่มต้น ตารางเรียลไทม์จะมีเวลาหมดอายุของพาร์ติชันอยู่ที่ 30 วัน หากต้องการเรียนรู้วิธีแก้ไข โปรดดูที่ การอัปเดตการหมดอายุของพาร์ติชัน

เปิดใช้สตรีมมิง Crashlytics BigQuery

หากต้องการเปิดใช้การสตรีม ให้ไปที่ส่วน Crashlytics ของหน้า การผสานรวม BigQuery แล้วเลือกช่องทำเครื่องหมาย รวมการสตรีม

เทมเพลต Data Studio

หากต้องการเปิดใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ในเทมเพลต Data Studio ให้ทำตามวิธีการใน การแสดงภาพข้อมูล Crashlytics ที่ส่งออกด้วย Data Studio

จำนวนการดู

คุณเปลี่ยนคำค้นหาตัวอย่างด้านล่างเป็นมุมมองได้โดยใช้ BigQuery UI ดู การสร้างมุมมอง สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด

คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูลที่ส่งออก?

การส่งออก BigQuery มีข้อมูลข้อขัดข้องดิบ รวมถึงประเภทอุปกรณ์ ระบบปฏิบัติการ ข้อยกเว้น (แอป Android) หรือข้อผิดพลาด (แอป Apple) และบันทึก Crashlytics ตลอดจนข้อมูลอื่นๆ

การทำงานกับข้อมูล Firebase Crashlytics ใน BigQuery

ตัวอย่างต่อไปนี้สาธิตคำค้นหาที่คุณเรียกใช้กับข้อมูล Crashlytics ได้ คำค้นหาเหล่านี้จะสร้างรายงานที่ไม่มีอยู่ในแดชบอร์ด Crashlytics

ตัวอย่างคำค้นหา Crashlytics

ตัวอย่างต่อไปนี้สาธิตวิธีสร้างรายงานที่รวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ข้อขัดข้องเป็นสรุปที่เข้าใจได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่างที่ 1: ขัดข้องตามวัน

หลังจากทำงานเพื่อแก้ไขข้อบกพร่องให้ได้มากที่สุด หัวหน้านักพัฒนาคิดว่าในที่สุดทีมของเธอก็พร้อมที่จะเปิดตัวแอปแชร์รูปภาพใหม่แล้ว ก่อนที่จะดำเนินการ พวกเขาต้องการตรวจสอบจำนวนข้อขัดข้องต่อวันในเดือนที่ผ่านมา เพื่อให้แน่ใจว่าข้อผิดพลาดดังกล่าวทำให้แอปมีเสถียรภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป:

SELECT
  COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes,
  FORMAT_TIMESTAMP("%F", event_timestamp) AS date_of_crashes
FROM
 `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
GROUP BY
  date_of_crashes
ORDER BY
  date_of_crashes DESC
LIMIT 30;

ตัวอย่างที่ 2: ค้นหาข้อขัดข้องที่แพร่หลายมากที่สุด

เพื่อจัดลำดับความสำคัญของแผนการผลิตอย่างเหมาะสม ผู้จัดการโครงการจะไตร่ตรองว่าจะชี้ให้เห็นข้อขัดข้องที่แพร่หลายมากที่สุด 10 อันดับแรกในผลิตภัณฑ์ของตนได้อย่างไร พวกเขาสร้างแบบสอบถามที่ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง:

SELECT
  DISTINCT issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes,
  COUNT(DISTINCT installation_uuid) AS number_of_impacted_user,
  blame_frame.file,
  blame_frame.line
FROM
  `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
WHERE
  event_timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(),INTERVAL 168 HOUR)
  AND event_timestamp < CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  issue_id,
  blame_frame.file,
  blame_frame.line
ORDER BY
  number_of_crashes DESC
LIMIT 10;

ตัวอย่างที่ 3: อุปกรณ์ขัดข้อง 10 อันดับแรก

ฤดูใบไม้ร่วงเป็นฤดูกาลใหม่ของโทรศัพท์! นักพัฒนาซอฟต์แวร์รู้ดีว่านั่นหมายถึงฤดูกาลของปัญหาเฉพาะอุปกรณ์ใหม่ด้วย เพื่อขจัดข้อกังวลด้านความเข้ากันได้ที่กำลังเกิดขึ้น พวกเขาจึงได้รวบรวมคำถามที่ระบุอุปกรณ์ 10 เครื่องที่ประสบปัญหาขัดข้องมากที่สุดในสัปดาห์ที่ผ่านมา:

SELECT
  device.model,
COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes
FROM
  `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
WHERE
  event_timestamp >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 168 HOUR)
  AND event_timestamp < CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  device.model
ORDER BY
  number_of_crashes DESC
LIMIT 10;

ตัวอย่างที่ 4: กรองตามคีย์ที่กำหนดเอง

ผู้พัฒนาเกมต้องการทราบว่าเกมของตนระดับใดประสบปัญหาขัดข้องมากที่สุด เพื่อช่วยติดตามสถิติดังกล่าว พวกเขาจึงตั้งค่าคีย์ Crashlytics ที่กำหนดเอง current_level และอัปเดตทุกครั้งที่ผู้ใช้ไปถึงระดับใหม่

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Crashlytics.sharedInstance().setIntValue(3, forKey: "current_level");

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

ด้วยคีย์นั้นในการส่งออก BigQuery พวกเขาจึงเขียนคำค้นหาเพื่อรายงานการกระจายของค่า current_level ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ข้อขัดข้องแต่ละรายการ:

SELECT
COUNT(DISTINCT event_id) AS num_of_crashes,
  value
FROM
  `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
UNNEST(custom_keys)
WHERE
  key = "current_level"
GROUP BY
  key,
  value
ORDER BY
  num_of_crashes DESC

ตัวอย่างที่ 5: การดึงข้อมูล ID ผู้ใช้

นักพัฒนาซอฟต์แวร์มีแอปที่อยู่ในช่วงทดลองใช้ก่อนเปิดตัว ผู้ใช้ส่วนใหญ่ชอบมัน แต่มีสามรายที่ประสบปัญหาขัดข้องผิดปกติ เพื่อเข้าถึงปัญหาด้านล่าง พวกเขาเขียนแบบสอบถามที่ดึงเหตุการณ์ข้อขัดข้องทั้งหมดสำหรับผู้ใช้เหล่านั้น โดยใช้ ID ผู้ใช้:

SELECT *
FROM
  `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
WHERE
  user.id IN ("userid1", "userid2", "userid3")
ORDER BY
  user.id
 

ตัวอย่างที่ 6: ค้นหาผู้ใช้ทั้งหมดที่ประสบปัญหาข้อขัดข้องโดยเฉพาะ

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้เผยแพร่จุดบกพร่องร้ายแรงแก่กลุ่มผู้ทดสอบเบต้า ทีมงานสามารถใช้แบบสอบถามจากตัวอย่างที่ 2 ด้านบนเพื่อระบุรหัสปัญหาข้อขัดข้องเฉพาะ ตอนนี้พวกเขาต้องการเรียกใช้แบบสอบถามเพื่อแยกรายชื่อผู้ใช้แอปที่ได้รับผลกระทบจากข้อขัดข้องนี้:

SELECT user.id as user_id
FROM
  `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`
WHERE
  issue_id = "YOUR_ISSUE_ID"
  AND application.display_version = ""
  AND user.id != ""
ORDER BY
  user.id;

ตัวอย่างที่ 7: จำนวนผู้ใช้ที่ได้รับผลกระทบจากปัญหาข้อขัดข้อง แยกตามประเทศ

ขณะนี้ทีมงานได้ตรวจพบข้อบกพร่องร้ายแรงระหว่างการเปิดตัวรุ่นใหม่ พวกเขาสามารถใช้แบบสอบถามจากตัวอย่างที่ 2 ด้านบนเพื่อระบุรหัสปัญหาข้อขัดข้องเฉพาะ ขณะนี้ทีมงานต้องการดูว่าข้อขัดข้องนี้แพร่กระจายไปยังผู้ใช้ในประเทศต่างๆ ทั่วโลกหรือไม่

หากต้องการเขียนแบบสอบถามนี้ ทีมงานจะต้อง:

1. เปิดใช้การส่งออก BigQuery สำหรับ Google Analytics ดู ส่งออกข้อมูลโครงการไปยัง BigQuery

2. อัปเดตแอปให้ส่งรหัสผู้ใช้ไปยังทั้ง Google Analytics SDK และ Crashlytics SDK

   วัตถุประสงค์-C

   CrashlyticsKit setUserIdentifier:@"123456789";
   FIRAnalytics setUserID:@"12345678 9";
   

   สวิฟท์

   Crashlytics.sharedInstance().setUserIdentifier("123456789");
   Analytics.setUserID("123456789");
   

   ชวา

   Crashlytics.setUserIdentifier("123456789");
   mFirebaseAnalytics.setUserId("123456789");
   

3. เขียนคำค้นหาที่ใช้ช่องรหัสผู้ใช้เพื่อเข้าร่วมเหตุการณ์ในชุดข้อมูล Google Analytics BigQuery ที่มีข้อขัดข้องในชุดข้อมูล Crashlytics BigQuery ดังนี้

   SELECT DISTINCT c.issue_id, a.geo.country, COUNT(DISTINCT c.user.id) as num_users_impacted
   FROM `projectId.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID` c
   INNER JOIN  `projectId.analytics_YOUR_TABLE.events_*` a on c.user.id = a.user_id
   WHERE
    c.issue_id = "YOUR_ISSUE_ID"
    AND a._TABLE_SUFFIX BETWEEN '20190101'
    AND '20200101'
   GROUP BY
    c.issue_id,
    a.geo.country,
    c.user.id
   

ตัวอย่างที่ 8: ประเด็นปัญหา 5 อันดับแรกจนถึงวันนี้

ต้องเปิดใช้การส่งออกสตรีมมิง Crashlytics BigQuery

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM
  `your_project.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID_REALTIME`
WHERE
  DATE(event_timestamp) = CURRENT_DATE()
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

ตัวอย่างที่ 9: ปัญหา 5 อันดับแรกนับตั้งแต่ DATE รวมถึงวันนี้ด้วย

ต้องเปิดใช้การส่งออกสตรีมมิง Crashlytics BigQuery

ในตัวอย่างนี้ เรารวมตารางแบทช์และตารางเรียลไทม์เพื่อเพิ่มข้อมูลเรียลไทม์ให้กับข้อมูลแบทช์ที่เชื่อถือได้ เนื่องจาก event_id เป็นคีย์หลัก เราจึงสามารถใช้ DISTINCT event_id เพื่อขจัดเหตุการณ์ที่ซ้ำกันออกจากทั้งสองตารางได้

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM (
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `your_project.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID_REALTIME`
  UNION ALL
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `your_project.firebase_crashlytics.package_name_ANDROID`)
WHERE
  event_timestamp >= "2020-01-13"
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

ทำความเข้าใจกับสคีมา Firebase Crashlytics ใน BigQuery

เมื่อคุณลิงก์ Crashlytics กับ BigQuery แล้ว Firebase จะส่งออกเหตุการณ์ล่าสุด (ข้อขัดข้อง ข้อผิดพลาดที่ไม่ร้ายแรง และ ANR) รวมถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นก่อนการลิงก์สูงสุด 2 วัน พร้อมตัวเลือกในการ ทดแทนข้อมูล สูงสุด 90 วัน

จากจุดนั้นจนกว่าคุณจะปิดใช้ลิงก์ Firebase จะส่งออกเหตุการณ์ Crashlytics ทุกวัน อาจใช้เวลาสักครู่ก่อนที่ข้อมูลจะพร้อมใช้งานใน BigQuery หลังจากการส่งออกแต่ละครั้ง

ชุดข้อมูล

Firebase Crashlytics สร้างชุดข้อมูลใหม่ใน BigQuery สำหรับข้อมูล Crashlytics ชุดข้อมูลครอบคลุมทั้งโปรเจ็กต์ของคุณ แม้ว่าจะมีหลายแอปก็ตาม

ตาราง

Firebase Crashlytics จะสร้างตารางในชุดข้อมูลสำหรับแต่ละแอปในโปรเจ็กต์ของคุณ เว้นแต่คุณจะเลือกไม่ส่งออกข้อมูลสำหรับแอปนั้น Firebase ตั้งชื่อตารางตามตัวระบุชุดของแอป โดยมีจุดแปลงเป็นขีดล่าง และต่อท้ายชื่อแพลตฟอร์ม

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสำหรับแอป Android ที่มีรหัส com.google.test จะอยู่ในตารางชื่อ com_google_test_ANDROID และข้อมูลเรียลไทม์ (หากเปิดใช้งาน) จะอยู่ในตารางชื่อ com_google_test_ANDROID_REALTIME

ตารางประกอบด้วยชุดข้อมูล Crashlytics มาตรฐาน นอกเหนือจากคีย์ Crashlytics ที่กำหนดเองใดๆ ที่กำหนดโดยนักพัฒนา

แถว

แต่ละแถวในตารางแสดงถึงข้อผิดพลาดที่แอปพบ

คอลัมน์

คอลัมน์ในตารางเหมือนกันในเรื่องข้อขัดข้อง ข้อผิดพลาดที่ไม่ร้ายแรง และ ANR หากเปิดใช้การส่งออกแบบสตรีม Crashlytics BigQuery ตารางเรียลไทม์จะมีคอลัมน์เดียวกันกับตารางแบบกลุ่ม คอลัมน์ภายในการส่งออกมีดังต่อไปนี้

ไร้ร่องรอยสแต็ก

คอลัมน์ปรากฏในแถวที่แสดงถึงเหตุการณ์ที่ไม่มีการติดตามสแต็ก

การแสดงภาพข้อมูล Crashlytics ที่ส่งออกด้วย Data Studio

Google Data Studio เปลี่ยนชุดข้อมูล Crashlytics ใน BigQuery ให้เป็นรายงานที่อ่านง่าย แชร์ง่าย และปรับแต่งได้อย่างเต็มที่

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ Data Studio ให้ลองใช้คู่มือเริ่มใช้งานฉบับย่อของ Data Studio ยินดีต้อนรับสู่ Data Studio

การใช้เทมเพลตรายงาน Crashlytics

Data Studio มีรายงานตัวอย่างสำหรับ Crashlytics ซึ่งมีชุดมิติข้อมูลและเมตริกที่ครอบคลุมจากสคีมา Crashlytics BigQuery ที่ส่งออก หากคุณเปิดใช้การส่งออกแบบสตรีม Crashlytics BigQuery คุณจะดูข้อมูลนั้นได้ในหน้า แนวโน้มแบบเรียลไทม์ ของเทมเพลต Data Studio คุณสามารถใช้ตัวอย่างเป็นเทมเพลตเพื่อสร้างรายงานและการแสดงภาพใหม่อย่างรวดเร็วโดยอิงตามข้อมูลข้อขัดข้องดิบของแอปของคุณเอง:

1. เปิด เทมเพลตแดชบอร์ด Crashlytics Data Studio
2. คลิก ใช้เทมเพลต ที่มุมขวาบน
3. ในดรอปดาวน์ แหล่งข้อมูลใหม่ เลือก สร้างแหล่งข้อมูลใหม่
4. คลิก เลือก บนการ์ด BigQuery
5. เลือกตารางที่มีข้อมูล Crashlytics ที่ส่งออกโดยเลือก โปรเจ็กต์ของฉัน > [ชื่อโปรเจ็กต์ของคุณ] > firebase_crashlytics > [ชื่อตารางของคุณ] ตารางแบตช์ของคุณพร้อมให้เลือกเสมอ หากเปิดใช้การส่งออกแบบสตรีม Crashlytics BigQuery คุณจะเลือกตารางเรียลไทม์แทนได้
6. ภายใต้ การกำหนดค่า ให้ตั้งค่า ระดับเทมเพลต Crashlytics เป็น ค่าเริ่มต้น
7. คลิก เชื่อมต่อ เพื่อสร้างแหล่งข้อมูลใหม่
8. คลิก เพิ่มลงในรายงาน เพื่อกลับไปยังเทมเพลต Crashlytics
9. สุดท้าย คลิก สร้างรายงาน เพื่อสร้างสำเนาเทมเพลตแดชบอร์ด Crashlytics Data Studio