Firebase Crashlytics डेटा BigQuery में निर्यात करें

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

BigQuery निर्यात सक्षम करें

1. फायरबेस कंसोल में इंटीग्रेशन पेज पर जाएं।
2. BigQuery कार्ड में, लिंक करें 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 डेटा के दैनिक सिंक को आपके Firebase प्रोजेक्ट से BigQuery में सेट अप करता है।
• डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके प्रोजेक्ट के सभी ऐप्स BigQuery से जुड़े होते हैं और आपके द्वारा प्रोजेक्ट में बाद में जोड़े जाने वाले सभी ऐप BigQuery से अपने आप लिंक हो जाते हैं। आप प्रबंधित कर सकते हैं कि कौन से ऐप्स डेटा भेजते हैं ।
• Firebase आपके मौजूदा डेटा की एक प्रति BigQuery को निर्यात करता है । लिंक किए गए प्रत्येक ऐप के लिए, इसमें एक बैच तालिका शामिल होती है जिसमें दैनिक सिंक का डेटा होता है।
• यदि आप Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात को 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 Firebase कंसोल में अनलिंक करें ।

कौनसा डेटा BigQuery को 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 Crashlytics डेटा सेट के अंदर अलग-अलग तालिकाएँ बनाई जाएंगी। फायरबेस ऐप के बंडल आइडेंटिफ़ायर के आधार पर तालिकाओं को नाम देता है, जिसमें अवधियों को अंडरस्कोर में बदल दिया 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 टेबल हर दिन एक बार अपडेट की जाती है। यदि आप Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात को सक्षम करते हैं, तो Firebase Crashlytics डेटा को रीयलटाइम में com_google_test_ANDROID_REALTIME पर भी स्ट्रीम किया जाएगा।

तालिका में प्रत्येक पंक्ति क्रैश, गैर-घातक त्रुटियों और ANR सहित ऐप में हुई एक घटना का प्रतिनिधित्व करती है।

Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात सक्षम करें

आप BigQueryStreaming के साथ अपने Crashlytics डेटा को रीयल टाइम में स्ट्रीम कर सकते हैं। आप इसका उपयोग ऐसे 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 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 को सक्षम करते हैं, तो बैच तालिका के अतिरिक्त आपके पास एक रीयलटाइम तालिका होगी। यहां उन अंतरों के बारे में बताया गया है जिनके बारे में आपको तालिकाओं के बारे में पता होना चाहिए:

बैच तालिका लंबी अवधि के विश्लेषण और समय के साथ रुझानों की पहचान करने के लिए आदर्श है क्योंकि हम घटनाओं को लिखने से पहले टिकाऊ रूप से संग्रहीत करते हैं, और उन्हें 90 दिनों तक तालिका में वापस भरा जा सकता है। जब हम आपकी रीयल टाइम तालिका में डेटा लिखते हैं, तो हम उसे तुरंत BigQuery में लिख देते हैं, और इसलिए यह लाइव डैशबोर्ड और कस्टम अलर्ट के लिए आदर्श है। दोनों का लाभ प्राप्त करने के लिए इन दो तालिकाओं को एक सिलाई क्वेरी के साथ जोड़ा जा सकता है। प्रश्न उदाहरण 9 नीचे देखें।

डिफ़ॉल्ट रूप से, रीयलटाइम तालिका में 30 दिनों का विभाजन समाप्ति समय होता है। इसे कैसे संशोधित करना है, यह जानने के लिए, विभाजन समाप्ति का अद्यतनीकरण देखें।

Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग सक्षम करें

स्ट्रीमिंग सक्षम करने के लिए, BigQuery एकीकरण पृष्ठ के Crashlytics अनुभाग में नेविगेट करें और स्ट्रीमिंग शामिल करें चेकबॉक्स चुनें.

डेटा स्टूडियो टेम्पलेट

अपने डेटा स्टूडियो टेम्प्लेट में रीयलटाइम डेटा सक्षम करने के लिए, डेटा स्टूडियो के साथ निर्यात किए गए Crashlytics डेटा को विज़ुअलाइज़ करना में दिए गए निर्देशों का पालन करें.

दृश्य

आप BigQuery UI का उपयोग करके नीचे दी गई उदाहरण क्वेरी 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 उपकरण प्रकार, ऑपरेटिंग सिस्टम, अपवाद (Android ऐप्स) या त्रुटियां (Apple ऐप्स), और Crashlytics लॉग सहित अन्य डेटा सहित अपरिष्कृत क्रैश डेटा शामिल होता है.

BigQuery में Firebase Crashlytics डेटा के साथ कार्य करना

निम्नलिखित उदाहरण उन प्रश्नों को प्रदर्शित करते हैं जिन्हें आप अपने Crashlytics डेटा पर चला सकते हैं। ये क्वेरीज़ रिपोर्ट उत्पन्न करती हैं जो Crashlytics डैशबोर्ड में उपलब्ध नहीं हैं।

Crashlytics प्रश्नों के उदाहरण

निम्न उदाहरण प्रदर्शित करते हैं कि ऐसी रिपोर्ट कैसे जनरेट की जाती हैं जो क्रैश ईवेंट डेटा को अधिक आसानी से समझ में आने वाले सारांश में एकत्रित करती हैं.

उदाहरण 1: दिन के हिसाब से क्रैश

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

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: सबसे व्यापक क्रैश खोजें

उत्पादन योजनाओं को ठीक से प्राथमिकता देने के लिए, एक परियोजना प्रबंधक विचार करता है कि उनके उत्पाद में शीर्ष 10 सबसे व्यापक दुर्घटनाओं को कैसे इंगित किया जाए। वे एक प्रश्न उत्पन्न करते हैं जो डेटा के प्रासंगिक बिंदु प्रदान करता 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 दुर्घटनाग्रस्त उपकरण

गिरावट फोन का नया मौसम है! एक डेवलपर जानता है कि इसका मतलब यह भी है कि यह नया डिवाइस-विशिष्ट मुद्दों का मौसम है। उभरती संगतता चिंताओं से आगे निकलने के लिए, उन्होंने एक साथ एक प्रश्न रखा जो उन 10 उपकरणों की पहचान करता है जो पिछले सप्ताह में सबसे अधिक क्रैश का अनुभव करते हैं:

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

गेम डेवलपर यह जानना चाहता है कि उसके गेम के किस स्तर पर सबसे ज़्यादा क्रैश हुए हैं. उस आंकड़े को ट्रैक करने में उनकी मदद करने के लिए, वे एक कस्टम Crashlytics कुंजी current_level सेट करते हैं, और हर बार जब उपयोगकर्ता एक नए स्तर पर पहुँचता 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, फिर वे प्रत्येक क्रैश ईवेंट से संबद्ध 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: यूजर आईडी निष्कर्षण

एक डेवलपर के पास शुरुआती पहुंच में एक ऐप है। उनके अधिकांश उपयोगकर्ता इसे पसंद करते हैं, लेकिन तीन ने असामान्य संख्या में दुर्घटनाओं का अनुभव किया है। समस्या की तह तक जाने के लिए, वे एक क्वेरी लिखते हैं जो उन उपयोगकर्ताओं के लिए सभी क्रैश ईवेंट को उनके उपयोगकर्ता आईडी का उपयोग करके 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 कर रहे सभी उपयोगकर्ताओं को खोजें

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

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 गंभीर बग का पता चला है। विशिष्ट क्रैश समस्या आईडी की पहचान करने के लिए वे 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 प्रश्न को लिखने के लिए, टीम को चाहिए:

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

2. उपयोगकर्ता आईडी को Google Analytics SDK और Crashlytics SDK दोनों में पास करने के लिए उनका ऐप 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. Crashlytics BigQuery डेटा सेट में क्रैश के साथ Google Analytics BigQuery डेटा सेट में ईवेंट में शामिल होने के लिए User ID फ़ील्ड का उपयोग करने वाली क्वेरी लिखें:

   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: DATE से अब तक के शीर्ष 5 अंक, जिनमें आज भी शामिल है

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 टेबल को मिलाते हैं। चूँकि event_id एक प्राथमिक कुंजी है, हम DISTINCT event_id उपयोग दो तालिकाओं से किसी भी सामान्य घटना को निकालने के लिए 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 नब्बे दिनों तक बैकफ़िल करने के विकल्प के साथ, लिंक से दो दिन पहले तक की घटनाओं सहित हाल की घटनाओं (दुर्घटनाओं, गैर-घातक त्रुटियों और ANRs) को निर्यात करता है।

उस बिंदु से जब तक आप लिंक को अक्षम नहीं करते, तब तक Firebase Crashlytics ईवेंट को दैनिक आधार पर निर्यात करता है। प्रत्येक निर्यात के बाद BigQuery में डेटा 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

Firebase Crashlytics 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 आइडेंटिफ़ायर के आधार पर तालिकाओं को नाम देता है, जिसमें अवधियों को अंडरस्कोर में बदल दिया जाता है, और अंत में एक प्लेटफ़ॉर्म नाम जोड़ा जाता है।

उदाहरण के लिए, com.google.test आईडी वाले किसी Android ऐप्लिकेशन का डेटा com_google_test_ANDROID नामक तालिका में होगा, और रीयलटाइम डेटा (यदि सक्षम हो) com_google_test_ANDROID_REALTIME नामक तालिका में होगा

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

पंक्तियों

तालिका में प्रत्येक पंक्ति ऐप में आई त्रुटि का प्रतिनिधित्व करती है।

कॉलम

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

ढेर के निशान के बिना

पंक्तियों में मौजूद कॉलम, बिना स्टैक ट्रेस वाले इवेंट दिखाते हैं.

डेटा स्टूडियो के साथ निर्यात किए गए Crashlytics डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

Google डेटा स्टूडियो आपके Crashlytics डेटासेट को BigQuery में ऐसी रिपोर्ट 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 त्वरित प्रारंभ मार्गदर्शिका, डेटा स्टूडियो में आपका स्वागत है आज़माएं।

Crashlytics रिपोर्ट टेम्प्लेट का उपयोग करना

डेटा स्टूडियो के पास Crashlytics के लिए एक नमूना रिपोर्ट है जिसमें निर्यात किए गए Crashlytics BigQuery स्कीमा से आयामों और मीट्रिक का व्यापक सेट शामिल है। यदि आपने Crashlytics BigQuery स्ट्रीमिंग निर्यात को सक्षम किया है, तो आप उस डेटा को डेटा स्टूडियो टेम्प्लेट के रीयलटाइम रुझान पृष्ठ पर देख सकते हैं. आप अपने स्वयं के ऐप के अपरिष्कृत क्रैश डेटा के आधार पर त्वरित रूप से नई रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए टेम्पलेट के रूप में नमूने का उपयोग कर सकते हैं:

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