आपका Firebase Crashlytics डेटा, BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. डेटा BigQuery में आने के बाद, आप एसक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल करके उसका विश्लेषण कर सकते हैं, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड बना सकते हैं, और यहां तक कि डेटा को अन्य सेवाओं में भी एक्सपोर्ट कर सकते हैं.
इस पेज पर, Crashlytics और (ज़रूरत पड़ने पर) Firebase सेशन के डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करने का तरीका बताया गया है.
BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करना
Firebase कंसोल में, सेटिंग
सेटिंग > इंटिग्रेशन पेज पर जाएं.BigQuery कार्ड में, लिंक करें पर क्लिक करें.
BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करेंBigQuery, इसमें ये विकल्प शामिल हैं:
क्रैश न होने वाले उपयोगकर्ताओं और क्रैश न होने वाले सेशन के बारे में बेहतर तरीके से समझने के लिए, Firebase सेशन के डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करें.
Crashlytics के डेटा और Firebase सेशन के डेटा को BigQuery में रीयल टाइम में ऐक्सेस करने के लिए, स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करें.
BigQuery से अनलिंक करना
BigQuery से अनलिंक करने पर, इससे जुड़े डेटासेट BigQuery में दिखना बंद हो जाते हैं.
इन बातों का ध्यान रखें:
BigQuery में पहले से एक्सपोर्ट किया गया डेटा, तय समय तक सेव रहेगा. साथ ही, उसे स्टोर करने और क्वेरी चलाने का शुल्क भी लग सकता है. आगे होने वाली बिलिंग रोकने के लिए, अपने डेटासेट को मैन्युअल तरीके से मिटाया जा सकता है.
अगर BigQuery का डेटा अन्य सेवाओं में सेव है, तो हो सकता है कि डेटा को सेव रखने के लिए अलग-अलग शर्तें लागू हों.
Firebase प्रोजेक्ट लेवल, प्रॉडक्ट लेवल या किसी खास प्रॉडक्ट के लिए ऐप्लिकेशन लेवल पर, BigQuery से अनलिंक किया जा सकता है.
यहां बताया गया है कि BigQuery से अनलिंक कैसे करें:
Firebase कंसोल में, सेटिंग
सेटिंग > इंटिग्रेशन टैब पर जाएं.BigQuery कार्ड में, मैनेज करें पर क्लिक करें.
किसी खास प्रॉडक्ट को अनलिंक करें या किसी खास प्रॉडक्ट के लिए कुछ चुनिंदा ऐप्लिकेशन को अनलिंक करें.
अपने Firebase प्रोजेक्ट को पूरी तरह से अनलिंक करने के लिए, पेज के सबसे नीचे मौजूद बटन ढूंढें.
प्रॉम्प्ट मिलने पर, पुष्टि करें कि आपको एक्सपोर्ट बंद करना है.
एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करने पर क्या होता है?
Firebase, BigQuery से लिंक किए गए ऐप्लिकेशन का डेटा एक्सपोर्ट करता है.
सेटअप के दौरान, आपके प्रोजेक्ट के सभी ऐप्लिकेशन डिफ़ॉल्ट रूप से, BigQuery से लिंक होते हैं. हालांकि, सेटअप के दौरान, कुछ चुनिंदा ऐप्लिकेशन को लिंक न करने का विकल्प चुना जा सकता है.
बाद में Firebase प्रोजेक्ट में जोड़े गए सभी ऐप्लिकेशन, अपने-आप इससे लिंक हो जाते हैं BigQuery.
किसी भी समय, यह मैनेज किया जा सकता है कि कौनसे ऐप्लिकेशन डेटा एक्सपोर्ट करेंगे.
Firebase, डेटा को उस डेटासेट की जगह पर एक्सपोर्ट करता है जिसे आपने सेटअप के दौरान चुना था.
यह जगह, Crashlytics डेटासेट और Firebase सेशन डेटासेट, दोनों पर लागू होती है. हालांकि, यह तब लागू होती है, जब सेशन के डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू हो.
यह जगह, सिर्फ़ BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए डेटा पर लागू होती है. इससे, Crashlytics कंसोल या Android Studio के Firebase डैशबोर्ड में इस्तेमाल के लिए सेव किए गए डेटा की जगह पर कोई असर नहीं पड़ता.
डेटासेट बनाने के बाद, उसकी जगह को बदला नहीं जा सकता. हालांकि, डेटासेट को किसी दूसरी जगह पर कॉपी किया जा सकता है. इसके अलावा, मैन्युअल तरीके से डेटासेट को किसी दूसरी जगह पर ले जाया जा सकता है, यानी कि इसे फिर से बनाया जा सकता है. ज़्यादा जानने के लिए, मौजूदा एक्सपोर्ट की जगह बदलना लेख पढ़ें.
**Firebase, बैच डेटा को BigQuery में हर दिन सिंक करता है.**
BigQuery से लिंक करने के बाद, बैच डेटा एक्सपोर्ट होने में 48 घंटे तक लग सकते हैं.
हर दिन एक बार सिंक होता है. भले ही, आपने एक्सपोर्ट का कोई शेड्यूल सेट अप किया हो BigQuery. ध्यान दें कि सिंक करने के काम का समय और अवधि बदल सकती है. इसलिए, हम एक्सपोर्ट के किसी खास समय के आधार पर, डाउनस्ट्रीम कार्रवाइयां या काम शेड्यूल करने का सुझाव नहीं देते.
Firebase आपके मौजूदा डेटा की एक कॉपी को BigQuery में एक्सपोर्ट करता है.
लिंक किए गए हर ऐप्लिकेशन के लिए, इस एक्सपोर्ट में एक बैच टेबल शामिल होती है. इसमें हर दिन सिंक किया गया डेटा होता है.
बैच टेबल के लिए, डेटा बैकफ़िल को मैन्युअल तरीके से शेड्यूल किया जा सकता है. इसके लिए, पिछले 30 दिनों का डेटा इस्तेमाल किया जा सकता है या उस तारीख का डेटा इस्तेमाल किया जा सकता है जब आपने BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की थी. इनमें से जो भी तारीख हाल की हो.
अगर आपने BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू की है, तो Firebase ये काम करता है.
लिंक किए गए हर ऐप्लिकेशन की अपनी रीयलटाइम टेबल भी होगी. इसमें लगातार अपडेट होने वाला डेटा होगा. इसके अलावा, हर दिन बैच एक्सपोर्ट के लिए ऐप्लिकेशन की बैच टेबल भी होगी.
स्ट्रीमिंग की सुविधा चालू करने के बाद, डेटा स्ट्रीम होने में एक घंटे तक लग सकता है.
BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट के फ़ायदे BigQuery
डिफ़ॉल्ट रूप से, डेटा को हर दिन बैच एक्सपोर्ट के ज़रिए BigQuery में एक्सपोर्ट किया जाता है. इसके अलावा, Crashlytics डेटा और Firebase सेशन को रीयल टाइम में BigQuery स्ट्रीमिंग की मदद से स्ट्रीम किया जा सकता है. स्ट्रीम किए गए डेटा का इस्तेमाल, लाइव डेटा की ज़रूरत वाले किसी भी काम के लिए किया जा सकता है. जैसे, लाइव डैशबोर्ड में जानकारी दिखाना, रोलआउट को लाइव देखना या ऐप्लिकेशन की उन समस्याओं पर नज़र रखना जिनसे चेतावनियां और कस्टम वर्कफ़्लो ट्रिगर होते हैं.
BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करने पर, आपके पास बैच टेबल के अलावा रीयलटाइम टेबल भी होंगी. दोनों तरह की टेबल का डेटासेट स्कीमा एक जैसा होगा. हालांकि, बैच टेबल और रीयलटाइम टेबल के बीच कुछ अहम अंतर यहां दिए गए हैं:
| बैच टेबल | रीयलटाइम टेबल |
|---|---|
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बैच टेबल, लंबे समय तक विश्लेषण करने और समय के साथ रुझान की पहचान करने के लिए सबसे सही है. ऐसा इसलिए, क्योंकि हम इवेंट को लिखने से पहले, उन्हें सेव करके रखते हैं. साथ ही, उन्हें टेबल में पिछले 30 दिनों तक बैकफ़िल किया जा सकता है*. जब हम रीयलटाइम टेबल में डेटा लिखते हैं, तो उसे तुरंत BigQuery में लिख देते हैं. इसलिए, यह लाइव डैशबोर्ड और कस्टम चेतावनियों के लिए सबसे सही है. इन दोनों टेबल को स्टिचिंग क्वेरी के साथ मिलाकर , दोनों के फ़ायदे पाए जा सकते हैं.
डिफ़ॉल्ट रूप से, रीयलटाइम टेबल के पार्टीशन की समयसीमा 30 दिनों की होती है. इसमें बदलाव करने का तरीका जानने के लिए, पार्टीशन की समयसीमा सेट करना BigQuery लेख पढ़ें.
* बैकफ़िलिंग की सुविधा, पिछले 30 दिनों तक या उस तारीख तक उपलब्ध होती है जब आपने BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की थी. इनमें से जो भी तारीख हाल की हो.
कीमत और BigQuery सैंडबॉक्स
अगर आपका Firebase प्रोजेक्ट, बिना किसी शुल्क वाले स्पार्क प्राइसिंग प्लान पर है, तो BigQuery सैंडबॉक्स का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, BigQuery को बिना किसी शुल्क के आज़माने की सुविधा मिलती है. सैंडबॉक्स और उसकी सुविधाओं के बारे में जानने के लिए, BigQuery सैंडबॉक्स का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें.BigQuery
अगर आपका Firebase प्रोजेक्ट, इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाने वाले ब्लेज़ प्राइसिंग प्लान पर है, तो की सभी सुविधाओं का इस्तेमाल किया जा सकता है. BigQuery BigQuery का इस्तेमाल करने पर, BigQuery की कीमत लागू होती है, इसमें, बिना किसी शुल्क के इस्तेमाल करने की सीमित सुविधा शामिल है.
आगे क्या करना है?
कस्टम डैशबोर्ड बनाएं एक्सपोर्ट किए गए डेटा और अलग-अलग Google Cloud सेवाओं, जैसे कि Data Studio का इस्तेमाल करके.
एक्सपोर्ट किए गए डेटा के लिए, डेटासेट स्कीमा के बारे में जानें .