Xuất dữ liệu Firebase Crashlytics sang BigQuery

Bạn có thể xuất dữ liệu Crashlytics của mình sang BigQuery để phân tích thêm. BigQuery cho phép bạn phân tích dữ liệu bằng BigQuery SQL, xuất dữ liệu đó sang nhà cung cấp đám mây khác và sử dụng dữ liệu đó để trực quan hóa và trang tổng quan tùy chỉnh với Google Data Studio.

Bật tính năng xuất BigQuery

1. Chuyển đến trang Tích hợp trong bảng điều khiển Firebase.
2. Trong thẻ BigQuery , hãy nhấp vào Liên kết .
3. Làm theo hướng dẫn trên màn hình để bật BigQuery.

Khi bạn liên kết dự án của mình với BigQuery:

• Firebase thiết lập đồng bộ hóa hàng ngày dữ liệu của bạn từ dự án Firebase với BigQuery.
• Theo mặc định, tất cả ứng dụng trong dự án của bạn đều được liên kết với BigQuery và mọi ứng dụng mà bạn thêm vào dự án sau này sẽ tự động được liên kết với BigQuery. Bạn có thể quản lý ứng dụng nào gửi dữ liệu .
• Firebase xuất bản sao dữ liệu hiện có của bạn sang BigQuery. Đối với mỗi ứng dụng được liên kết, bảng này bao gồm một bảng lô chứa dữ liệu từ quá trình đồng bộ hóa hàng ngày.
• Nếu bạn bật tính năng xuất phát trực tuyến Crashlytics BigQuery, tất cả các ứng dụng được liên kết cũng sẽ có bảng thời gian thực chứa dữ liệu cập nhật liên tục.

Để hủy kích hoạt tính năng xuất BigQuery, hãy hủy liên kết dự án của bạn trong bảng điều khiển Firebase.

Dữ liệu nào được xuất sang BigQuery?

Dữ liệu Firebase Crashlytics được xuất sang tập dữ liệu BigQuery có tên firebase_crashlytics . Theo mặc định, các bảng riêng lẻ sẽ được tạo bên trong tập dữ liệu Crashlytics cho từng ứng dụng trong dự án của bạn. Firebase đặt tên cho các bảng dựa trên mã nhận dạng gói của ứng dụng, với các dấu chấm được chuyển đổi thành dấu gạch dưới và tên nền tảng được thêm vào cuối.

Ví dụ: dữ liệu cho ứng dụng có ID com.google.test sẽ nằm trong bảng có tên com_google_test_ANDROID . Bảng bó này được cập nhật một lần mỗi ngày. Nếu bạn bật tính năng xuất phát trực tuyến Crashlytics BigQuery, dữ liệu Firebase Crashlytics cũng sẽ được truyền trực tuyến theo thời gian thực tới com_google_test_ANDROID_REALTIME .

Mỗi hàng trong bảng biểu thị một sự kiện đã xảy ra trong ứng dụng, bao gồm sự cố, lỗi không nghiêm trọng và ANR.

Bật tính năng xuất phát trực tuyến Crashlytics BigQuery

Bạn có thể truyền trực tuyến dữ liệu Crashlytics của mình theo thời gian thực bằng BigQueryStreaming . Bạn có thể sử dụng nó cho bất kỳ mục đích nào yêu cầu dữ liệu trực tiếp, chẳng hạn như trình bày thông tin trong bảng điều khiển trực tiếp, xem buổi giới thiệu trực tiếp hoặc theo dõi các sự cố ứng dụng kích hoạt cảnh báo và quy trình làm việc tùy chỉnh.

Tính năng xuất phát trực tuyến BigQuery của Crashlytics không khả dụng cho hộp cát BigQuery.

Khi bạn bật tính năng xuất phát trực tuyến Crashlytics BigQuery, ngoài bảng lô, bạn sẽ có một bảng thời gian thực. Dưới đây là những khác biệt bạn cần lưu ý giữa các bảng:

Bảng lô lý tưởng để phân tích dài hạn và xác định xu hướng theo thời gian vì chúng tôi lưu trữ lâu dài các sự kiện trước khi viết chúng và chúng có thể được điền lại vào bảng trong tối đa 90 ngày. Khi ghi dữ liệu vào bảng thời gian thực của bạn, chúng tôi sẽ ghi dữ liệu đó ngay vào BigQuery và do đó, đây là giải pháp lý tưởng cho các trang tổng quan trực tiếp và cảnh báo tùy chỉnh. Hai bảng này có thể được kết hợp với một truy vấn ghép để tận dụng được lợi ích của cả hai. Xem truy vấn Ví dụ 9 bên dưới.

Theo mặc định, bảng thời gian thực có thời gian hết hạn phân vùng là 30 ngày. Để tìm hiểu cách sửa đổi điều này, hãy xem Cập nhật hết hạn phân vùng .

Bật tính năng phát trực tuyến BigQuery của Crashlytics

Để bật tính năng phát trực tuyến, hãy điều hướng đến phần Crashlytics của trang tích hợp BigQuery và chọn hộp kiểm Bao gồm tính năng phát trực tuyến .

Mẫu phòng dữ liệu

Để bật dữ liệu thời gian thực trong mẫu Data Studio của bạn, hãy làm theo hướng dẫn trong Trực quan hóa dữ liệu Crashlytics đã xuất bằng Data Studio .

Lượt xem

Bạn có thể biến các truy vấn mẫu bên dưới thành dạng xem bằng giao diện người dùng BigQuery. Xem Tạo chế độ xem để biết hướng dẫn chi tiết.

Bạn có thể làm gì với dữ liệu đã xuất?

Dữ liệu xuất của BigQuery chứa dữ liệu sự cố thô bao gồm loại thiết bị, hệ điều hành, ngoại lệ (ứng dụng Android) hoặc lỗi (ứng dụng Apple) và nhật ký Crashlytics cũng như các dữ liệu khác.

Làm việc với dữ liệu Firebase Crashlytics trong BigQuery

Các ví dụ sau minh họa các truy vấn bạn có thể chạy trên dữ liệu Crashlytics của mình. Các truy vấn này tạo ra các báo cáo không có sẵn trong bảng điều khiển Crashlytics.

Ví dụ về truy vấn Crashlytics

Các ví dụ sau đây minh họa cách tạo báo cáo tổng hợp dữ liệu sự kiện va chạm thành các bản tóm tắt dễ hiểu hơn.

Ví dụ 1: Sự cố theo ngày

Sau khi cố gắng khắc phục nhiều lỗi nhất có thể, nhà phát triển chính cho rằng nhóm của cô cuối cùng đã sẵn sàng ra mắt ứng dụng chia sẻ ảnh mới của họ. Trước khi làm vậy, họ muốn kiểm tra số lượng sự cố mỗi ngày trong tháng qua, để chắc chắn rằng việc sửa lỗi của họ đã giúp ứng dụng ổn định hơn theo thời gian:

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;

Ví dụ 2: Tìm các sự cố phổ biến nhất

Để sắp xếp thứ tự ưu tiên hợp lý cho các kế hoạch sản xuất, người quản lý dự án cân nhắc cách chỉ ra 10 sự cố phổ biến nhất trong sản phẩm của họ. Họ tạo ra một truy vấn cung cấp các điểm dữ liệu thích hợp:

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;

Ví dụ 3: Top 10 thiết bị gặp sự cố

Mùa thu là mùa điện thoại mới! Nhà phát triển biết điều đó cũng có nghĩa là mùa sự cố mới dành riêng cho thiết bị đang đến. Để giải quyết những lo ngại về khả năng tương thích đang rình rập, họ đã đưa ra một truy vấn xác định 10 thiết bị gặp nhiều sự cố nhất trong tuần qua:

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;

Ví dụ 4: Lọc theo khóa tùy chỉnh

Một nhà phát triển trò chơi muốn biết cấp độ nào trong trò chơi của họ gặp nhiều sự cố nhất. Để giúp họ theo dõi chỉ số đó, họ đặt khóa Crashlytics tùy chỉnh current_level và cập nhật khóa đó mỗi khi người dùng đạt đến cấp độ mới.

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

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

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

Với khóa đó trong quá trình xuất BigQuery, họ sẽ viết truy vấn để báo cáo việc phân bổ các giá trị current_level liên quan đến từng sự kiện sự cố:

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

Ví dụ 5: Trích xuất User ID

Một nhà phát triển có ứng dụng ở chế độ truy cập sớm. Hầu hết người dùng của họ đều thích nó, nhưng ba người đã gặp phải một số sự cố bất thường. Để đi đến tận cùng của vấn đề, họ viết một truy vấn lấy tất cả các sự kiện sự cố cho những người dùng đó bằng cách sử dụng ID người dùng của họ:

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

Ví dụ 6: Tìm tất cả người dùng gặp phải sự cố sự cố cụ thể

Một nhà phát triển đã phát hành một lỗi nghiêm trọng đối với một nhóm người thử nghiệm phiên bản beta. Nhóm đã có thể sử dụng truy vấn từ Ví dụ 2 ở trên để xác định ID sự cố sự cố cụ thể. Bây giờ họ muốn chạy truy vấn để trích xuất danh sách người dùng ứng dụng bị ảnh hưởng bởi sự cố này:

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;

Ví dụ 7: Số lượng người dùng bị ảnh hưởng bởi sự cố sự cố, chia theo quốc gia

Hiện nhóm đã phát hiện một lỗi nghiêm trọng trong quá trình triển khai bản phát hành mới. Họ có thể sử dụng truy vấn từ Ví dụ 2 ở trên để xác định ID sự cố sự cố cụ thể. Nhóm hiện muốn xem liệu sự cố này có lan sang người dùng ở các quốc gia khác nhau trên thế giới hay không.

Để viết truy vấn này, nhóm sẽ cần:

1. Bật tính năng xuất BigQuery cho Google Analytics. Xem Xuất dữ liệu dự án sang BigQuery .

2. Cập nhật ứng dụng của họ để chuyển ID người dùng vào cả SDK Google Analytics và SDK Crashlytics.

   Mục tiêu-C

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

   Nhanh

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

   Java

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

3. Viết truy vấn sử dụng trường ID người dùng để tham gia các sự kiện trong tập dữ liệu BigQuery của Google Analytics có sự cố trong tập dữ liệu Crashlytics BigQuery:

   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
   

Ví dụ 8: Top 5 vấn đề tính đến thời điểm hiện tại

Yêu cầu bật tính năng xuất phát trực tuyến 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;

Ví dụ 9: 5 vấn đề hàng đầu kể từ DATE, kể cả hôm nay

Yêu cầu bật tính năng xuất phát trực tuyến Crashlytics BigQuery.

Trong ví dụ này, chúng tôi kết hợp các bảng lô và bảng thời gian thực để thêm thông tin thời gian thực vào dữ liệu lô đáng tin cậy. Vì event_id là khóa chính nên chúng ta có thể sử dụng DISTINCT event_id để loại bỏ bất kỳ sự kiện chung nào khỏi hai bảng.

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;

Tìm hiểu lược đồ Firebase Crashlytics trong BigQuery

Khi bạn liên kết Crashlytics với BigQuery, Firebase sẽ xuất các sự kiện gần đây (sự cố, lỗi không nghiêm trọng và ANR), bao gồm các sự kiện từ tối đa hai ngày trước khi liên kết, với tùy chọn chèn lấp tối đa chín mươi ngày.

Từ thời điểm đó cho đến khi bạn tắt liên kết, Firebase xuất các sự kiện Crashlytics hàng ngày. Có thể mất vài phút để dữ liệu có sẵn trong BigQuery sau mỗi lần xuất.

Bộ dữ liệu

Firebase Crashlytics tạo tập dữ liệu mới trong BigQuery cho dữ liệu Crashlytics. Tập dữ liệu bao gồm toàn bộ dự án của bạn, ngay cả khi dự án có nhiều ứng dụng.

Những cái bàn

Firebase Crashlytics tạo một bảng trong tập dữ liệu cho từng ứng dụng trong dự án của bạn, trừ khi bạn chọn không xuất dữ liệu cho ứng dụng đó. Firebase đặt tên cho các bảng dựa trên mã nhận dạng gói của ứng dụng, với các dấu chấm được chuyển đổi thành dấu gạch dưới và tên nền tảng được thêm vào cuối.

Ví dụ: dữ liệu cho ứng dụng Android có ID com.google.test sẽ nằm trong bảng có tên com_google_test_ANDROID và dữ liệu thời gian thực (nếu được bật) sẽ nằm trong bảng có tên com_google_test_ANDROID_REALTIME

Các bảng chứa một bộ dữ liệu Crashlytics tiêu chuẩn bên cạnh bất kỳ khóa Crashlytics tùy chỉnh nào do nhà phát triển xác định.

Hàng

Mỗi hàng trong bảng biểu thị một lỗi mà ứng dụng gặp phải.

Cột

Các cột trong bảng giống hệt nhau đối với sự cố, lỗi không nghiêm trọng và ANR. Nếu tính năng xuất phát trực tuyến BigQuery của Crashlytics được bật thì bảng thời gian thực sẽ có các cột giống như bảng lô. Các cột trong quá trình xuất được liệt kê bên dưới.

Không có dấu vết ngăn xếp

Các cột hiện diện trong các hàng biểu thị các sự kiện không có dấu vết ngăn xếp.

Trực quan hóa dữ liệu Crashlytics đã xuất bằng Data Studio

Google Data Studio biến tập dữ liệu Crashlytics của bạn trong BigQuery thành các báo cáo dễ đọc, dễ chia sẻ và có thể tùy chỉnh hoàn toàn.

Để tìm hiểu thêm về cách sử dụng Data Studio, hãy xem hướng dẫn bắt đầu nhanh về Data Studio, Chào mừng bạn đến với Data Studio .

Sử dụng mẫu báo cáo Crashlytics

Data Studio có một báo cáo mẫu cho Crashlytics bao gồm một tập hợp toàn diện các thứ nguyên và chỉ số từ giản đồ Crashlytics BigQuery đã xuất. Nếu đã bật tính năng xuất phát trực tuyến Crashlytics BigQuery, bạn có thể xem dữ liệu đó trên trang Xu hướng thời gian thực của mẫu Data Studio. Bạn có thể sử dụng mẫu làm mẫu để nhanh chóng tạo báo cáo và hình ảnh hóa mới dựa trên dữ liệu sự cố thô của ứng dụng của riêng bạn:

1. Mở mẫu Bảng điều khiển Crashlytics Data Studio .
2. Nhấp vào Sử dụng mẫu ở góc trên bên phải.
3. Trong danh sách thả xuống Nguồn dữ liệu mới , chọn Tạo nguồn dữ liệu mới .
4. Nhấp vào Chọn trên thẻ BigQuery .
5. Chọn bảng chứa dữ liệu Crashlytics đã xuất bằng cách chọn Dự án của tôi > [tên dự án của bạn] > firebase_crashlytics > [tên bảng của bạn] . Bảng bó của bạn luôn có sẵn để chọn; nếu bật tính năng xuất phát trực tuyến Crashlytics BigQuery, thay vào đó, bạn có thể chọn bảng thời gian thực của mình.
6. Trong Cấu hình , đặt cấp độ Mẫu Crashlytics thành Mặc định .
7. Bấm vào Kết nối để tạo nguồn dữ liệu mới.
8. Nhấp vào Thêm vào báo cáo để quay lại mẫu Crashlytics.
9. Cuối cùng, nhấp vào Tạo báo cáo để tạo bản sao của mẫu Bảng điều khiển Crashlytics Data Studio.