Esporta i dati di Firebase Crashlytics in BigQuery

Puoi esportare i tuoi dati di Firebase Crashlytics in BigQuery per per ulteriori analisi. BigQuery ti consente di analizzare i dati utilizzando BigQuery, esportarlo in un altro cloud provider e utilizzarlo per visualizzazione e dashboard personalizzate con Google Data Studio.

Abilita l'esportazione in BigQuery

1. Nella console Firebase, vai alla pagina Integrazioni.
2. Nella scheda BigQuery, fai clic su Collega.
3. Segui le istruzioni sullo schermo per attivare l'esportazione in BigQuery.

Ecco cosa accade quando attivi l'esportazione in BigQuery:

• Per impostazione predefinita, tutte le app del progetto sono collegate a BigQuery e qualsiasi app che aggiungi in seguito viene collegata automaticamente a BigQuery. Puoi gestire le app che inviano dati.

• Firebase configura le sincronizzazioni giornaliere dei dati del progetto Firebase per BigQuery.

• Firebase esporta una copia dei tuoi dati esistenti in BigQuery. Per ogni app collegata, include una tabella batch contenente i dati della sincronizzazione giornaliera.

• Se abilita l'esportazione streaming di Crashlytics in BigQuery, tutte le app collegate avranno anche una tabella In tempo reale contenente e i dati di Google Cloud.

Per disattivare l'esportazione in BigQuery, scollega il progetto nella console Firebase.

Quali dati vengono esportati in BigQuery?

I dati Firebase Crashlytics vengono esportati in un set di dati BigQuery denominato firebase_crashlytics. Per impostazione predefinita, all'interno del set di dati Crashlytics verranno create singole tabelle per ogni app del progetto. Firebase nomina le tabelle in base all'identificatore dell'app, con i punti convertiti in trattini bassi e un nome della piattaforma aggiunto alla fine.

Ad esempio, i dati di un'app per Android con il nome del pacchetto com.google.test si troverebbero in una tabella denominata com_google_test_ANDROID. Questa tabella batch è aggiornata una volta al giorno. Se attivi l'esportazione streaming di Crashlytics in BigQuery, i dati di Crashlytics verranno trasmessi anche in streaming in tempo reale in una tabella denominata com_google_test_ANDROID_REALTIME.

Ogni riga di una tabella rappresenta un evento che si è verificato nell'app, inclusi arresti anomali, errori non fatali e ANR.

Esportazione streaming di Crashlytics in BigQuery

Puoi trasmettere in streaming i dati Crashlytics in tempo reale con streaming BigQuery. Puoi utilizzarlo per qualsiasi scopo che richieda dati in tempo reale, ad esempio presentare informazioni in una dashboard in tempo reale, guardare un'implementazione in tempo reale o monitorare i problemi dell'applicazione che attivano avvisi e flussi di lavoro personalizzati.

Quando attivi l'esportazione streaming in Crashlytics in BigQuery, oltre alla tabella batch avrai anche una tabella in tempo reale. Ecco i tipi di differenze che è necessario conoscere tra le tabelle:

La tabella batch è ideale per l'analisi a lungo termine e l'identificazione delle tendenze nel tempo perché archiviamo in modo duraturo gli eventi prima di scriverli e possono essere sottoposti a backfill alla tabella per un massimo di 30 giorni. Quando scriviamo i dati nella tabella in tempo reale, scrivilo immediatamente in BigQuery, quindi è l'ideale per trasmettere in live streaming dashboard e avvisi personalizzati. Queste due tabelle possono essere combinato con una query di stitching per ottenere vantaggi di entrambi.

Per impostazione predefinita, la tabella In tempo reale ha una scadenza per la partizione di 30 giorni. A scopri come modificarlo, consulta Imposta la scadenza della partizione nella documentazione di BigQuery.

Abilita l'esportazione streaming di Crashlytics in BigQuery

1. Nella console Firebase, vai a Pagina Integrazioni.
2. Nella scheda BigQuery, fai clic su Gestisci.
3. Seleziona la casella di controllo Includi streaming.

Questa azione attiva lo streaming per tutte le app collegate.

Che cosa puoi fare con i dati esportati?

Le esportazioni in BigQuery contengono dati non elaborati sugli arresti anomali, tra cui tipo di dispositivo, il sistema operativo, le eccezioni (app Android) o gli errori (app Apple) Crashlytics e altri dati.

Controlla esattamente quali dati di Crashlytics vengono esportati e la relativa tabella schema più avanti in questa pagina.

Utilizzare un modello di Data Studio

Per attivare i dati in tempo reale nel modello di Data Studio, segui le istruzioni riportate in Visualizzare i dati Crashlytics esportati con Data Studio.

Creare visualizzazioni

Puoi trasformare le query in viste utilizzando l'UI di BigQuery. Per istruzioni dettagliate, vedi Crea viste nel BigQuery.

esegui delle query

Gli esempi riportati di seguito mostrano le query che puoi eseguire sui dati Crashlytics per generare report che aggregano i dati sugli eventi di arresto anomalo in riepiloghi più facilmente comprensibili. Poiché questi tipi di report non sono disponibili nella dashboard Crashlytics della console Firebase, possono integrare la tua analisi e la tua comprensione dei dati sugli arresti anomali.

Esempio 1: arresti anomali per giorno

Dopo aver corretto il maggior numero possibile di bug, pensi che il tuo team sia finalmente è tutto pronto per lanciare la tua nuova app di condivisione delle foto. Prima di farlo, devi controllare di arresti anomali al giorno nell'ultimo mese, per assicurarti che la rimozione più stabile nel tempo.

Ecco un esempio di query per un'app per Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché il nome del pacchetto e ANDROID).

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

Esempio 2: trovare gli arresti anomali più diffusi

Per assegnare correttamente la priorità ai piani di produzione, devi individuare i 10 principali arresti anomali pervasivi nella tua app. Produci una query che fornisce la risorsa pertinente i punti dati.

Ecco un esempio di query per un'app per Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché il nome del pacchetto e ANDROID).

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
  `PROJECT_ID.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;

Esempio 3: i 10 dispositivi con più arresti anomali

L'autunno è la nuova stagione dei telefoni! La tua azienda sa che questo significa anche che è iniziata la nuova stagione dei problemi specifici dei dispositivi, in particolare per Android. Per anticipare dei problemi di compatibilità, create una query che identifica 10 dispositivi che hanno registrato il maggior numero di arresti anomali nell'ultima settimana (168 ore).

Di seguito è riportata una query di esempio per un'app Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché nome del pacchetto e ANDROID).

SELECT
  device.model,
COUNT(DISTINCT event_id) AS number_of_crashes
FROM
  `PROJECT_ID.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;

Esempio 4: filtro per chiave personalizzata

Sei uno sviluppatore di giochi che vuole sapere a quale livello delle esperienze di gioco con il maggior numero di arresti anomali.

Per monitorare questa statistica, imposta una chiave Crashlytics personalizzata chiamata current_level e aggiornala ogni volta che l'utente raggiunge un nuovo livello.

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

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

Con questa chiave nell'esportazione in BigQuery, puoi scrivere una query per registrare la distribuzione dei valori current_level associati a ogni evento di arresto anomalo.

Ecco un esempio di query per un'app per Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché il nome del pacchetto e ANDROID).

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

Esempio 5: estrazione di ID utente

Hai un'app per Android in accesso in anteprima. La maggior parte degli utenti lo adora, ma tre hanno riscontrato un numero insolito di arresti anomali. Per risolvere il problema, scrivi una query che estrae tutti gli eventi di arresto anomalo per questi utenti utilizzando i relativi ID utente.

Ecco un esempio di query per un'app per Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché il nome del pacchetto e ANDROID).

SELECT *
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  user.id IN ("USER_ID_1", "USER_ID_2", "USER_ID_3")
ORDER BY
  user.id
 

Esempio 6: trovare tutti gli utenti che hanno riscontrato un determinato problema di arresto anomalo

Il tuo team ha rilasciato per errore un bug critico a un gruppo di beta tester. Il tuo team è stato in grado di utilizzare la query dell'esempio "Trovare gli arresti anomali più diffusi" riportato sopra per identificare l'ID del problema di arresto anomalo specifico. Ora il tuo team vorrebbe eseguire una query per estrarre l'elenco degli utenti dell'app interessati da questo arresto anomalo.

Ecco un esempio di query per un'app per Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché il nome del pacchetto e ANDROID).

SELECT user.id as user_id
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`
WHERE
  issue_id = "ISSUE_ID"
  AND application.display_version = "APP_VERSION"
  AND user.id != ""
ORDER BY
  user.id;

Esempio 7: numero di utenti interessati da un problema di arresto anomalo, suddivisi per paese

Il tuo team ha rilevato un bug critico durante l'implementazione di una nuova release. Hai potuto utilizzare la query dell'esempio "Trovare gli arresti anomali più diffusi" riportato sopra per identificare l'ID del problema di arresto anomalo specifico. Il tuo team vorrebbe vedere se l'arresto anomalo si è diffuso tra utenti di diversi paesi in tutto il mondo.

Per scrivere questa query, il tuo team dovrà:

1. Abilita l'esportazione dei dati di Google Analytics in BigQuery. Vedi Esportare i dati del progetto in BigQuery.

2. Aggiorna l'app per passare un ID utente a entrambi gli SDK Google Analytics e l'SDK Crashlytics.

   Swift

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

   Objective-C

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

   Java

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

3. Scrivi una query che utilizzi il campo ID utente per unire gli eventi nel set di dati Google Analytics con gli arresti anomali nel set di dati Crashlytics.

   Di seguito è riportata una query di esempio per un'app Android. Per un'app per iOS, utilizza la sua ID pacchetto e IOS (anziché nome del pacchetto e ANDROID).

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

Esempio 8: I 5 principali problemi riscontrati finora

Di seguito è riportata una query di esempio per un'app Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché nome del pacchetto e ANDROID).

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

Esempio 9: 5 problemi principali dal giorno DATA, incluso oggi

Puoi anche combinare le tabelle batch e in tempo reale con una query di unione per aggiungere le informazioni in tempo reale ai dati in batch affidabili. Poiché event_id è una chiave primaria, puoi utilizzarla per deduplicare gli eventi comuni delle due tabelle.

Di seguito è riportata una query di esempio per un'app Android. Per un'app per iOS, utilizza l'ID pacchetto e IOS (anziché nome del pacchetto e ANDROID).

SELECT
  issue_id,
  COUNT(DISTINCT event_id) AS events
FROM (
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID_REALTIME`
  UNION ALL
  SELECT
    issue_id,
    event_id,
    event_timestamp
  FROM
    `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID`)
WHERE
  event_timestamp >= "YYYY_MM_DD"
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

Comprendi lo schema Crashlytics in BigQuery

Quando configuri l'esportazione dei dati di Crashlytics in BigQuery, Firebase esporta gli eventi recenti (arresti anomali, errori non irreversibili e ANR), inclusi gli eventi da un massimo di due giorni prima del collegamento, con la possibilità backfill fino a 30 giorni.

Da quel momento in poi, fino a quando non disattivi l'esportazione, Firebase esporta Crashlytics eventi al giorno. Potrebbero essere necessari alcuni minuti prima che i dati siano disponibili in BigQuery dopo ogni esportazione.

Set di dati

Crashlytics crea un nuovo set di dati in BigQuery per i dati Crashlytics. Il set di dati copre l'intero progetto, anche se include più app.

Tabelle

Crashlytics crea una tabella nel set di dati per ogni app del progetto, a meno che tu non abbia disattivato l'esportazione dei dati per l'app. Firebase assegna ai tabella il nome in base all'identificatore dell'app, con i punti convertiti in trattini bassi e un nome della piattaforma aggiunto alla fine.

Ad esempio, i dati di un'app per Android con nome del pacchetto com.google.test sarebbe in una tabella denominata com_google_test_ANDROID e i dati in tempo reale (se abilitata) sarebbe in una tabella denominata com_google_test_ANDROID_REALTIME

Le tabelle contengono un insieme standard di dati Crashlytics, oltre a eventuali chiavi Crashlytics personalizzate che hai definito nella tua app.

Righe

Ogni riga di una tabella rappresenta un errore rilevato dall'app.

Colonne

Le colonne di una tabella sono identiche per arresti anomali, errori non irreversibili e ANR. Se è attivata l'esportazione streaming in Crashlytics, la tabella in tempo reale avrà le stesse colonne della tabella batch. Tieni presente che potresti avere colonne nelle righe che rappresentano eventi che non hanno tracce dello stack.

Le colonne all'interno dell'esportazione sono elencate in questa tabella:

Visualizzare i dati Crashlytics esportati con Data Studio

Google Data Studio trasforma le tue Crashlytics set di dati in BigQuery in report più semplici da leggere, più facile da condividere e completamente personalizzabile.

Per saperne di più sull'utilizzo di Data Studio, consulta la guida rapida di Data Studio. Ti diamo il benvenuto in Data Studio.

Utilizza un modello di report Crashlytics

Data Studio dispone di un report di esempio per Crashlytics che include una insieme completo di dimensioni e metriche dal file Crashlytics esportato Schema BigQuery. Se hai attivato l'esportazione in streaming di Crashlytics in BigQuery, puoi visualizzare questi dati nella pagina Tendenze in tempo reale del modello di Data Studio. Puoi utilizzare l'esempio come modello per creare rapidamente nuovi report e visualizzazioni in base ai dati non elaborati degli arresti anomali della tua app:

1. Apri l'app Crashlytics Modello di dashboard di Data Studio.

2. Fai clic su Utilizza modello nell'angolo in alto a destra.

3. Nel menu a discesa Nuova origine dati, seleziona Crea nuova origine dati.

4. Fai clic su Seleziona nella scheda BigQuery.

5. Seleziona una tabella contenente i dati di Crashlytics esportati scegliendo I miei progetti > PROJECT_ID > firebase_crashlytics > TABLE_NAME

   Puoi selezionare sempre la tabella batch. Se L'esportazione streaming di Crashlytics in BigQuery è abilitata, poi puoi selezionare la tabella In tempo reale.

6. In Configurazione, imposta Livello di modello Crashlytics su Predefinita.

7. Fai clic su Connetti per creare la nuova origine dati.

8. Fai clic su Aggiungi al report per tornare al modello Crashlytics.

9. Infine, fai clic su Crea report per creare la tua copia del Crashlytics Modello di dashboard di Data Studio.