Firebase Crashlytics डेटा को BigQuery में निर्यात करें

आप आगे के विश्लेषण के लिए अपने Crashlytics डेटा को BigQuery में निर्यात कर सकते हैं। BigQuery आपको BigQuery SQL का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने, इसे किसी अन्य क्लाउड प्रदाता को निर्यात करने और Google डेटा स्टूडियो के साथ विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है।

BigQuery निर्यात सक्षम करें

1. फायरबेस कंसोल में इंटीग्रेशन पेज पर जाएं।
2. BigQuery कार्ड में, लिंक पर क्लिक करें।
3. BigQuery को सक्षम करने के लिए ऑन-स्क्रीन निर्देशों का पालन करें।

जब आप अपने प्रोजेक्ट को BigQuery से लिंक करते हैं:

• Firebase आपके Firebase प्रोजेक्ट से BigQuery तक आपके डेटा का दैनिक सिंक सेट करता है।
• डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके प्रोजेक्ट के सभी ऐप्स BigQuery से लिंक होते हैं और जो भी ऐप्स आप बाद में प्रोजेक्ट में जोड़ते हैं वे स्वचालित रूप से BigQuery से लिंक हो जाते हैं। आप यह प्रबंधित कर सकते हैं कि कौन से ऐप्स डेटा भेजते हैं ।
• Firebase आपके मौजूदा डेटा की एक प्रति BigQuery पर निर्यात करता है । प्रत्येक लिंक किए गए ऐप के लिए, इसमें एक बैच तालिका शामिल है जिसमें दैनिक सिंक से डेटा शामिल है।
• यदि आप Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात सक्षम करते हैं, तो सभी लिंक किए गए ऐप्स में एक रीयलटाइम टेबल भी होगी जिसमें लगातार अपडेट होने वाला डेटा होगा।

BigQuery निर्यात को निष्क्रिय करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट को फायरबेस कंसोल में अनलिंक करें ।

BigQuery पर कौन सा डेटा निर्यात किया जाता है?

Firebase Crashlytics डेटा को firebase_crashlytics नामक BigQuery डेटासेट में निर्यात किया जाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके प्रोजेक्ट में प्रत्येक ऐप के लिए क्रैशलाईटिक्स डेटा सेट के अंदर अलग-अलग तालिकाएँ बनाई जाएंगी। फायरबेस ऐप के बंडल पहचानकर्ता के आधार पर तालिकाओं को नाम देता है, जिसमें अवधियों को अंडरस्कोर में परिवर्तित किया जाता है, और अंत में एक प्लेटफ़ॉर्म नाम जोड़ा जाता है।

उदाहरण के लिए, com.google.test आईडी वाले ऐप का डेटा com_google_test_ANDROID नामक तालिका में होगा। यह बैच तालिका हर दिन एक बार अपडेट की जाती है। यदि आप Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात सक्षम करते हैं, तो Firebase Crashlytics डेटा भी वास्तविक समय में com_google_test_ANDROID_REALTIME पर स्ट्रीम किया जाएगा।

तालिका की प्रत्येक पंक्ति ऐप में हुई एक घटना का प्रतिनिधित्व करती है, जिसमें क्रैश, गैर-घातक त्रुटियां और एएनआर शामिल हैं।

Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात सक्षम करें

आप BigQueryStreaming के साथ अपने क्रैशलिटिक्स डेटा को रीयलटाइम में स्ट्रीम कर सकते हैं। आप इसका उपयोग किसी भी उद्देश्य के लिए कर सकते हैं जिसके लिए लाइव डेटा की आवश्यकता होती है, जैसे कि लाइव डैशबोर्ड में जानकारी प्रस्तुत करना, रोलआउट को लाइव देखना, या अलर्ट और कस्टम वर्कफ़्लो को ट्रिगर करने वाली एप्लिकेशन समस्याओं की निगरानी करना।

Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात BigQuery सैंडबॉक्स के लिए उपलब्ध नहीं है।

जब आप Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात सक्षम करते हैं, तो बैच तालिका के अलावा आपके पास एक रीयलटाइम तालिका होगी। यहां वे अंतर हैं जिनसे आपको तालिकाओं के बीच अवगत होना चाहिए:

बैच तालिका दीर्घकालिक विश्लेषण और समय के साथ रुझानों की पहचान करने के लिए आदर्श है क्योंकि हम उन्हें लिखने से पहले घटनाओं को टिकाऊ रूप से संग्रहीत करते हैं, और उन्हें 90 दिनों तक तालिका में वापस भरा जा सकता है। जब हम आपके रियलटाइम टेबल पर डेटा लिखते हैं, तो हम इसे तुरंत BigQuery पर लिखते हैं, और इसलिए यह लाइव डैशबोर्ड और कस्टम अलर्ट के लिए आदर्श है। दोनों का लाभ प्राप्त करने के लिए इन दोनों तालिकाओं को एक सिलाई क्वेरी के साथ जोड़ा जा सकता है। नीचे क्वेरी उदाहरण 9 देखें।

डिफ़ॉल्ट रूप से, रीयलटाइम तालिका में 30 दिनों का विभाजन समाप्ति समय होता है। इसे संशोधित करने का तरीका जानने के लिए, विभाजन समाप्ति को अद्यतन करना देखें।

Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग सक्षम करें

स्ट्रीमिंग सक्षम करने के लिए, BigQuery एकीकरण पृष्ठ के क्रैशलाइटिक्स अनुभाग पर जाएँ और स्ट्रीमिंग शामिल करें चेकबॉक्स का चयन करें।

डेटा स्टूडियो टेम्पलेट

अपने डेटा स्टूडियो टेम्पलेट में रीयलटाइम डेटा सक्षम करने के लिए, डेटा स्टूडियो के साथ निर्यात किए गए क्रैशलाइटिक्स डेटा को विज़ुअलाइज़ करने में दिए गए निर्देशों का पालन करें।

दृश्य

आप BigQuery UI का उपयोग करके नीचे दिए गए उदाहरण प्रश्नों को दृश्यों में बदल सकते हैं। विस्तृत निर्देशों के लिए दृश्य बनाना देखें।

आप निर्यात किए गए डेटा के साथ क्या कर सकते हैं?

BigQuery निर्यात में डिवाइस प्रकार, ऑपरेटिंग सिस्टम, अपवाद (एंड्रॉइड ऐप्स) या त्रुटियां (ऐप्पल ऐप्स), और क्रैशलिटिक्स लॉग, साथ ही अन्य डेटा सहित कच्चा क्रैश डेटा शामिल होता है।

BigQuery में Firebase Crashlytics डेटा के साथ कार्य करना

निम्नलिखित उदाहरण उन क्वेरीज़ को प्रदर्शित करते हैं जिन्हें आप अपने क्रैशलाइटिक्स डेटा पर चला सकते हैं। ये क्वेरीज़ ऐसी रिपोर्टें उत्पन्न करती हैं जो क्रैशलिटिक्स डैशबोर्ड में उपलब्ध नहीं हैं।

क्रैशलाईटिक्स प्रश्नों के उदाहरण

निम्नलिखित उदाहरण दर्शाते हैं कि कैसे रिपोर्ट तैयार की जाए जो क्रैश इवेंट डेटा को अधिक आसानी से समझे जाने वाले सारांशों में एकत्रित करती है।

उदाहरण 1: दिन-ब-दिन दुर्घटनाएँ

जितना संभव हो उतने बग ठीक करने के लिए काम करने के बाद, एक प्रमुख डेवलपर को लगता है कि उसकी टीम आखिरकार अपना नया फोटो-शेयरिंग ऐप लॉन्च करने के लिए तैयार है। ऐसा करने से पहले, वे पिछले महीने के लिए प्रति दिन क्रैश की संख्या की जांच करना चाहते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके बग-बैश ने ऐप को समय के साथ और अधिक स्थिर बना दिया है:

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;

उदाहरण 2: सर्वाधिक व्यापक क्रैश खोजें

उत्पादन योजनाओं को उचित रूप से प्राथमिकता देने के लिए, एक परियोजना प्रबंधक इस बात पर विचार करता है कि अपने उत्पाद में शीर्ष 10 सबसे व्यापक क्रैश को कैसे इंगित किया जाए। वे एक क्वेरी तैयार करते हैं जो डेटा के प्रासंगिक बिंदु प्रदान करती है:

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;

उदाहरण 3: शीर्ष 10 क्रैश होने वाले उपकरण

पतझड़ नया फ़ोन सीज़न है! एक डेवलपर जानता है कि इसका मतलब यह भी है कि यह नया डिवाइस-विशिष्ट मुद्दों का मौसम है। आसन्न संगतता चिंताओं से आगे निकलने के लिए, उन्होंने एक क्वेरी तैयार की जो उन 10 उपकरणों की पहचान करती है जिन्होंने पिछले सप्ताह में सबसे अधिक क्रैश का अनुभव किया:

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;

उदाहरण 4: कस्टम कुंजी द्वारा फ़िल्टर करें

एक गेम डेवलपर जानना चाहता है कि उनके गेम के किस स्तर पर सबसे अधिक क्रैश का अनुभव होता है। उस आंकड़े को ट्रैक करने में मदद करने के लिए, वे एक कस्टम क्रैशलाइटिक्स कुंजी current_level सेट करते हैं, और हर बार जब उपयोगकर्ता एक नए स्तर पर पहुंचता है तो इसे अपडेट करते हैं।

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

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

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

अपने BigQuery निर्यात में उस कुंजी के साथ, वे प्रत्येक क्रैश इवेंट से जुड़े current_level मानों के वितरण की रिपोर्ट करने के लिए एक क्वेरी लिखते हैं:

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

उदाहरण 5: उपयोगकर्ता आईडी निकालना

एक डेवलपर के पास अर्ली एक्सेस में एक ऐप होता है। उनके अधिकांश उपयोगकर्ता इसे पसंद करते हैं, लेकिन तीन ने असामान्य संख्या में क्रैश का अनुभव किया है। समस्या की तह तक जाने के लिए, वे एक क्वेरी लिखते हैं जो उन उपयोगकर्ताओं के लिए उनकी उपयोगकर्ता आईडी का उपयोग करके सभी क्रैश घटनाओं को खींचती है:

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

उदाहरण 6: किसी विशेष क्रैश समस्या का सामना करने वाले सभी उपयोगकर्ताओं को ढूंढें

एक डेवलपर ने बीटा परीक्षकों के एक समूह के लिए एक महत्वपूर्ण बग जारी किया है। टीम विशिष्ट क्रैश समस्या आईडी की पहचान करने के लिए उपरोक्त उदाहरण 2 से क्वेरी का उपयोग करने में सक्षम थी। अब वे उन ऐप उपयोगकर्ताओं की सूची निकालने के लिए एक क्वेरी चलाना चाहेंगे जो इस दुर्घटना से प्रभावित हुए थे:

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;

उदाहरण 7: क्रैश समस्या से प्रभावित उपयोगकर्ताओं की संख्या, देश के अनुसार विभाजित

अब टीम को एक नई रिलीज़ के रोलआउट के दौरान एक महत्वपूर्ण बग का पता चला है। वे विशिष्ट क्रैश समस्या आईडी की पहचान करने के लिए उपरोक्त उदाहरण 2 से क्वेरी का उपयोग करने में सक्षम थे। टीम अब यह देखना चाहेगी कि क्या यह क्रैश दुनिया भर के विभिन्न देशों के उपयोगकर्ताओं तक फैल गया है।

इस क्वेरी को लिखने के लिए, टीम को यह करना होगा:

1. Google Analytics के लिए BigQuery निर्यात सक्षम करें। प्रोजेक्ट डेटा को BigQuery पर निर्यात करें देखें।

2. Google Analytics SDK और Crashlytics SDK दोनों में उपयोगकर्ता आईडी पास करने के लिए उनके ऐप को अपडेट करें।

   उद्देश्य सी

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

   तीव्र

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

   जावा

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

3. एक क्वेरी लिखें जो Crashlytics BigQuery डेटा सेट में क्रैश के साथ Google Analytics BigQuery डेटा सेट में ईवेंट में शामिल होने के लिए उपयोगकर्ता आईडी फ़ील्ड का उपयोग करती है:

   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
   

उदाहरण 8: आज तक के शीर्ष 5 मुद्दे

Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात को सक्षम करने की आवश्यकता है

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;

उदाहरण 9: आज सहित DATE के बाद से शीर्ष 5 मुद्दे

Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात को सक्षम करने की आवश्यकता है।

इस उदाहरण में, हम विश्वसनीय बैच डेटा में रीयलटाइम जानकारी जोड़ने के लिए बैच और रीयलटाइम तालिकाओं को जोड़ते हैं। चूंकि event_id एक प्राथमिक कुंजी है, हम दो तालिकाओं से किसी भी सामान्य इवेंट को हटाने के लिए DISTINCT event_id उपयोग कर सकते हैं।

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;

BigQuery में Firebase Crashlytics स्कीमा को समझना

जब आप Crashlytics को BigQuery से लिंक करते हैं, तो Firebase हाल की घटनाओं (क्रैश, गैर-घातक त्रुटियां और ANR) को निर्यात करता है, जिसमें लिंक से दो दिन पहले तक की घटनाएं भी शामिल होती हैं, जिसमें नब्बे दिनों तक बैकफ़िल करने का विकल्प होता है।

उस बिंदु से जब तक आप लिंक को अक्षम नहीं करते, फायरबेस दैनिक आधार पर क्रैशलाईटिक्स घटनाओं को निर्यात करता है। प्रत्येक निर्यात के बाद डेटा को BigQuery में उपलब्ध होने में कुछ मिनट लग सकते हैं।

डेटासेट

Firebase Crashlytics Crashlytics डेटा के लिए BigQuery में एक नया डेटासेट बनाता है। डेटासेट आपके पूरे प्रोजेक्ट को कवर करता है, भले ही इसमें कई ऐप्स हों।

टेबल

फायरबेस क्रैशलाइटिक्स आपके प्रोजेक्ट में प्रत्येक ऐप के लिए डेटासेट में एक तालिका बनाता है, जब तक कि आपने उस ऐप के लिए डेटा निर्यात करने का विकल्प नहीं चुना हो। फायरबेस ऐप के बंडल पहचानकर्ता के आधार पर तालिकाओं को नाम देता है, जिसमें अवधियों को अंडरस्कोर में परिवर्तित किया जाता है, और अंत में एक प्लेटफ़ॉर्म नाम जोड़ा जाता है।

उदाहरण के लिए, com.google.test आईडी वाले एंड्रॉइड ऐप का डेटा com_google_test_ANDROID नामक तालिका में होगा, और रीयलटाइम डेटा (यदि सक्षम है) com_google_test_ANDROID_REALTIME नामक तालिका में होगा

तालिकाओं में डेवलपर्स द्वारा परिभाषित किसी भी कस्टम क्रैशलिटिक्स कुंजी के अलावा क्रैशलिटिक्स डेटा का एक मानक सेट होता है।

पंक्तियों

तालिका की प्रत्येक पंक्ति उस त्रुटि को दर्शाती है जिसका सामना ऐप को करना पड़ा।

कॉलम

किसी तालिका में कॉलम क्रैश, गैर-घातक त्रुटियों और ANR के लिए समान हैं। यदि Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात सक्षम है, तो रीयलटाइम तालिका में बैच तालिका के समान कॉलम होंगे। निर्यात के भीतर कॉलम नीचे सूचीबद्ध हैं।

स्टैक ट्रेस के बिना

पंक्तियों में मौजूद कॉलम जो स्टैक ट्रेस के बिना घटनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।

डेटा स्टूडियो के साथ निर्यातित क्रैशलिटिक्स डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

Google डेटा स्टूडियो आपके क्रैशलिटिक्स डेटासेट को BigQuery में उन रिपोर्टों में बदल देता है जो पढ़ने में आसान, साझा करने में आसान और पूरी तरह से अनुकूलन योग्य हैं।

डेटा स्टूडियो का उपयोग करने के बारे में अधिक जानने के लिए, डेटा स्टूडियो क्विकस्टार्ट गाइड, डेटा स्टूडियो में आपका स्वागत है, आज़माएँ।

क्रैशलिटिक्स रिपोर्ट टेम्पलेट का उपयोग करना

डेटा स्टूडियो के पास क्रैशलिटिक्स के लिए एक नमूना रिपोर्ट है जिसमें निर्यातित क्रैशलिटिक्स बिगक्वेरी स्कीमा से आयामों और मैट्रिक्स का एक व्यापक सेट शामिल है। यदि आपने Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात को सक्षम किया है, तो आप उस डेटा को डेटा स्टूडियो टेम्पलेट के रीयलटाइम ट्रेंड पेज पर देख सकते हैं। आप अपने ऐप के कच्चे क्रैश डेटा के आधार पर नई रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन को तुरंत बनाने के लिए टेम्पलेट के रूप में नमूने का उपयोग कर सकते हैं:

1. क्रैशलिटिक्स डेटा स्टूडियो डैशबोर्ड टेम्पलेट खोलें।
2. ऊपरी-दाएँ कोने में टेम्पलेट का उपयोग करें पर क्लिक करें।
3. नए डेटा स्रोत ड्रॉपडाउन में, नया डेटा स्रोत बनाएं चुनें।
4. BigQuery कार्ड पर चयन करें पर क्लिक करें.
5. My Projects > [your-project-name] > firebase_crashlytics > [your-table-name] चुनकर निर्यातित Crashlytics डेटा वाली तालिका चुनें। आपकी बैच तालिका हमेशा चयन के लिए उपलब्ध है; यदि Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात सक्षम है, तो आप इसके बजाय अपनी रीयलटाइम तालिका का चयन कर सकते हैं।
6. कॉन्फ़िगरेशन के अंतर्गत, क्रैशलाईटिक्स टेम्पलेट स्तर को डिफ़ॉल्ट पर सेट करें।
7. नया डेटा स्रोत बनाने के लिए कनेक्ट पर क्लिक करें।
8. क्रैशलिटिक्स टेम्पलेट पर लौटने के लिए रिपोर्ट में जोड़ें पर क्लिक करें।
9. अंत में, क्रैशलिटिक्स डेटा स्टूडियो डैशबोर्ड टेम्पलेट की अपनी प्रति बनाने के लिए रिपोर्ट बनाएं पर क्लिक करें।