Firebase Crashlytics verilerini BigQuery'ye aktarın

Daha fazla analiz için Crashlytics verilerinizi BigQuery'ye aktarabilirsiniz. BigQuery, verileri BigQuery SQL kullanarak analiz etmenize, başka bir bulut sağlayıcıya aktarmanıza ve Google Data Studio ile görselleştirme ve özel kontrol panelleri için kullanmanıza olanak tanır.

BigQuery dışa aktarmayı etkinleştir

1. Firebase konsolundaki Entegrasyonlar sayfasına gidin.
2. BigQuery kartında Bağlantı'yı tıklayın.
3. BigQuery'yi etkinleştirmek için ekrandaki talimatları izleyin.

Projenizi BigQuery'ye bağladığınızda:

• Firebase, Firebase projenizdeki verilerinizin BigQuery ile günlük senkronizasyonunu ayarlar.
• Varsayılan olarak, projenizdeki tüm uygulamalar BigQuery'ye bağlıdır ve daha sonra projeye ekleyeceğiniz tüm uygulamalar otomatik olarak BigQuery'ye bağlanır. Hangi uygulamaların veri göndereceğini yönetebilirsiniz .
• Firebase, mevcut verilerinizin bir kopyasını BigQuery'ye aktarır . Bu, her bağlantılı uygulama için günlük eşitlemeden alınan verileri içeren bir toplu iş tablosunu içerir.
• Crashlytics BigQuery akış dışa aktarımını etkinleştirirseniz, bağlantılı tüm uygulamaların sürekli güncellenen verileri içeren gerçek zamanlı bir tablosu da olur.

BigQuery dışa aktarmayı devre dışı bırakmak için Firebase konsolunda projenizin bağlantısını kaldırın .

BigQuery'ye hangi veriler aktarılır?

Firebase Crashlytics verileri, firebase_crashlytics adlı bir BigQuery veri kümesine aktarılır. Varsayılan olarak, projenizdeki her uygulama için Crashlytics veri kümesinde ayrı tablolar oluşturulacaktır. Firebase, tabloları uygulamanın paket tanımlayıcısına göre, alt çizgiye dönüştürülmüş noktalar ve sonuna bir platform adı eklenmiş olarak adlandırır.

Örneğin, com.google.test kimliğine sahip bir uygulamanın verileri com_google_test_ANDROID adlı bir tabloda olacaktır. Bu parti tablosu her gün bir kez güncellenir. Crashlytics BigQuery akışını dışa aktarmayı etkinleştirirseniz, Firebase Crashlytics verileri de gerçek zamanlı olarak com_google_test_ANDROID_REALTIME aktarılır.

Bir tablodaki her satır, kilitlenmeler, önemli olmayan hatalar ve ANR'ler dahil olmak üzere uygulamada meydana gelen bir olayı temsil eder.

Crashlytics BigQuery akış dışa aktarımını etkinleştirin

BigQueryStreaming ile Crashlytics verilerinizi gerçek zamanlı olarak aktarabilirsiniz. Bilgileri canlı bir kontrol panelinde sunmak, bir sunumu canlı olarak izlemek veya uyarıları ve özel iş akışlarını tetikleyen uygulama sorunlarını izlemek gibi canlı veri gerektiren herhangi bir amaç için kullanabilirsiniz.

Crashlytics BigQuery akış dışa aktarımı, BigQuery korumalı alanı için kullanılamaz.

Crashlytics BigQuery akış dışa aktarma özelliğini etkinleştirdiğinizde toplu iş tablosuna ek olarak gerçek zamanlı bir tablonuz olur. Tablolar arasında bilmeniz gereken farklar şunlardır:

Toplu iş tablosu, uzun vadeli analizler ve zaman içindeki eğilimleri belirlemek için idealdir çünkü olayları yazmadan önce dayanıklı bir şekilde saklarız ve 90 güne kadar tabloya geri doldurulabilirler. Gerçek zamanlı tablonuza veri yazdığımızda, onu hemen BigQuery'ye yazarız ve bu nedenle, canlı panolar ve özel uyarılar için idealdir. Bu iki tablo, her ikisinin de avantajlarından yararlanmak için bir birleştirme sorgusu ile birleştirilebilir. Aşağıdaki sorgu Örneği 9'a bakın.

Varsayılan olarak, gerçek zamanlı tablonun bölüm sona erme süresi 30 gündür. Bunu nasıl değiştireceğinizi öğrenmek için Bölüm son kullanma tarihini güncelleme bölümüne bakın.

Crashlytics BigQuery akışını etkinleştirin

Akışı etkinleştirmek için BigQuery entegrasyonları sayfasının Crashlytics bölümüne gidin ve Akışı dahil et onay kutusunu seçin.

Veri Stüdyosu Şablonu

Data Studio şablonunuzda gerçek zamanlı verileri etkinleştirmek için, Dışa aktarılan Crashlytics verilerini Data Studio ile görselleştirme bölümündeki talimatları izleyin.

Görüntüleme

BigQuery kullanıcı arayüzünü kullanarak aşağıdaki örnek sorguları görünümlere dönüştürebilirsiniz. Ayrıntılı talimatlar için bkz. Görünüm oluşturma .

Dışa aktarılan verilerle ne yapabilirsiniz?

BigQuery dışa aktarmaları, diğer verilerin yanı sıra cihaz türü, işletim sistemi, istisnalar (Android uygulamaları) veya hatalar (Apple uygulamaları) ve Crashlytics günlükleri gibi ham kilitlenme verilerini içerir.

BigQuery'de Firebase Crashlytics verileriyle çalışma

Aşağıdaki örnekler, Crashlytics verileriniz üzerinde çalıştırabileceğiniz sorguları göstermektedir. Bu sorgular, Crashlytics kontrol panelinde bulunmayan raporlar oluşturur.

Crashlytics sorgularına örnekler

Aşağıdaki örnekler, kilitlenme olayı verilerini daha kolay anlaşılır özetler halinde toplayan raporların nasıl oluşturulacağını göstermektedir.

Örnek 1: Güne göre kilitlenmeler

Baş geliştirici, mümkün olduğu kadar çok hatayı düzeltmeye çalıştıktan sonra ekibinin nihayet yeni fotoğraf paylaşım uygulamasını başlatmaya hazır olduğunu düşünüyor. Bunu yapmadan önce, bug-bash'larının uygulamayı zaman içinde daha kararlı hale getirdiğinden emin olmak için geçen ay için günlük kilitlenme sayısını kontrol etmek istiyorlar:

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;

Örnek 2: En yaygın kilitlenmeleri bulun

Bir proje yöneticisi, üretim planlarını düzgün bir şekilde önceliklendirmek için ürünlerindeki en yaygın 10 çökmeyi nasıl işaret edeceğini düşünür. İlgili veri noktalarını sağlayan bir sorgu üretirler:

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;

Örnek 3: İlk 10 kilitlenen cihaz

Sonbahar yeni telefon sezonu! Bir geliştirici, bunun aynı zamanda yeni cihaza özel sorunlar sezonu anlamına geldiğini bilir. Yaklaşan uyumluluk endişelerinin önüne geçmek için, geçen hafta en çok çökme yaşayan 10 cihazı tanımlayan bir sorgu oluşturdular:

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;

Örnek 4: Özel anahtara göre filtreleme

Bir oyun geliştiricisi, oyunlarının hangi seviyesinde en çok çökme yaşandığını bilmek ister. Bu istatistiği takip etmelerine yardımcı olmak için özel bir Crashlytics anahtarı current_level ayarlar ve kullanıcı her yeni seviyeye ulaştığında bunu günceller.

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

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

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

BigQuery dışa aktarmalarında bu anahtarla, her kilitlenme olayıyla ilişkili current_level değerlerinin dağılımını bildirmek için bir sorgu yazarlar:

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

Örnek 5: Kullanıcı Kimliği çıkarma

Bir geliştiricinin erken erişimde olan bir uygulaması var. Kullanıcılarının çoğu onu seviyor, ancak üçü alışılmadık sayıda kilitlenme yaşadı. Sorunun temeline inmek için, kullanıcı kimliklerini kullanarak bu kullanıcılar için tüm kilitlenme olaylarını çeken bir sorgu yazarlar:

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

Örnek 6: Belirli bir kilitlenme sorunuyla karşılaşan tüm kullanıcıları bulun

Bir geliştirici, bir grup beta testçisine kritik bir hata yayınladı. Ekip, belirli kilitlenme sorunu kimliğini belirlemek için yukarıdaki Örnek 2'deki sorguyu kullanabildi. Şimdi, bu kilitlenmeden etkilenen uygulama kullanıcılarının listesini çıkarmak için bir sorgu çalıştırmak istiyorlar:

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;

Örnek 7: Kilitlenme sorunundan etkilenen kullanıcı sayısı, ülkeye göre ayrılmış

Şimdi ekip, yeni bir sürümün kullanıma sunulması sırasında kritik bir hata tespit etti. Belirli kilitlenme sorunu kimliğini belirlemek için yukarıdaki Örnek 2'deki sorguyu kullanabildiler. Ekip şimdi, bu çökmenin dünyanın farklı ülkelerindeki kullanıcılara yayılıp yayılmadığını görmek istiyor.

Bu sorguyu yazmak için ekibin şunları yapması gerekir:

1. Google Analytics için BigQuery dışa aktarımlarını etkinleştirin. Proje verilerini BigQuery'ye aktarma konusuna bakın.

2. Kullanıcı kimliğini hem Google Analytics SDK'sına hem de Crashlytics SDK'sına iletmek için uygulamalarını güncelleyin.

   Amaç-C

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

   Süratli

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

   java

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

3. Google Analytics BigQuery veri kümesindeki etkinlikleri Crashlytics BigQuery veri kümesindeki kilitlenmelerle birleştirmek için kullanıcı kimliği alanını kullanan bir sorgu yazın:

   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
   

Örnek 8: Bugüne kadarki en önemli 5 sorun

Crashlytics BigQuery akış dışa aktarımının etkinleştirilmesini gerektirir

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;

Örnek 9: Bugün dahil DATE tarihinden bu yana ilk 5 sorun

Crashlytics BigQuery akış dışa aktarımının etkinleştirilmesini gerektirir.

Bu örnekte, güvenilir parti verilerine gerçek zamanlı bilgiler eklemek için parti ve gerçek zamanlı tabloları birleştiriyoruz. event_id birincil anahtar olduğundan, iki tablodaki herhangi bir ortak olayı tekilleştirmek için DISTINCT event_id kullanabiliriz.

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'de Firebase Crashlytics şemasını anlama

Crashlytics'i BigQuery'ye bağladığınızda Firebase, doksan güne kadar doldurma seçeneğiyle, bağlantıdan iki gün öncesine kadar olan olaylar dahil son olayları (çökmeler, önemli olmayan hatalar ve ANR'ler) dışa aktarır.

Bu noktadan siz bağlantıyı devre dışı bırakana kadar Firebase, Crashlytics etkinliklerini günlük olarak dışa aktarır. Verilerin her dışa aktarma işleminden sonra BigQuery'de kullanılabilir hale gelmesi birkaç dakika sürebilir.

veri kümeleri

Firebase Crashlytics, BigQuery for Crashlytics verilerinde yeni bir veri kümesi oluşturur. Veri kümesi, birden çok uygulaması olsa bile tüm projenizi kapsar.

Tablolar

Firebase Crashlytics, projenizdeki her uygulama için veri kümesinde bir tablo oluşturur (bu uygulama için verileri dışa aktarmayı devre dışı bırakmadıysanız). Firebase, tabloları uygulamanın paket tanımlayıcısına göre, alt çizgiye dönüştürülmüş noktalar ve sonuna bir platform adı eklenmiş olarak adlandırır.

Örneğin, com.google.test kimliğine sahip bir Android uygulamasının verileri com_google_test_ANDROID adlı bir tabloda ve gerçek zamanlı veriler (etkinleştirilmişse) com_google_test_ANDROID_REALTIME adlı bir tabloda olacaktır.

Tablolar, geliştiriciler tarafından tanımlanan herhangi bir özel Crashlytics anahtarına ek olarak standart bir Crashlytics verisi seti içerir.

Satırlar

Tablodaki her satır, uygulamanın karşılaştığı bir hatayı temsil eder.

Sütunlar

Bir tablodaki sütunlar kilitlenmeler, önemli olmayan hatalar ve ANR'ler için aynıdır. Crashlytics BigQuery akış dışa aktarımı etkinleştirilirse gerçek zamanlı tablo, toplu iş tablosuyla aynı sütunlara sahip olur. Dışa aktarma içindeki sütunlar aşağıda listelenmiştir.

Yığın izleri olmadan

Yığın izlemesi olmayan olayları temsil eden satırlarda bulunan sütunlar.

Data Studio ile dışa aktarılan Crashlytics verilerini görselleştirme

Google Data Studio, BigQuery'deki Crashlytics veri kümelerinizi okunması, paylaşılması ve tamamen özelleştirilebilir raporlara dönüştürür.

Data Studio'yu kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için Data Studio hızlı başlangıç ​​kılavuzunu deneyin, Data Studio'ya Hoş Geldiniz .

Bir Crashlytics rapor şablonu kullanma

Data Studio'nun Crashlytics için, dışa aktarılan Crashlytics BigQuery şemasından kapsamlı bir boyut ve metrik seti içeren örnek bir raporu vardır. Crashlytics BigQuery akış dışa aktarmayı etkinleştirdiyseniz, bu verileri Data Studio şablonunun Gerçek zamanlı trendler sayfasında görüntüleyebilirsiniz. Kendi uygulamanızın ham kilitlenme verilerine dayalı olarak hızla yeni raporlar ve görselleştirmeler oluşturmak için örneği şablon olarak kullanabilirsiniz:

1. Crashlytics Data Studio Dashboard şablonunu açın.
2. Sağ üst köşedeki Şablonu Kullan'ı tıklayın.
3. Yeni Veri Kaynağı açılır menüsünde Yeni Veri Kaynağı Oluştur öğesini seçin.
4. BigQuery kartında Seç'i tıklayın.
5. Projelerim > [proje-adınız] > firebase_crashlytics > [masa-adınız] öğesini seçerek dışa aktarılan Crashlytics verilerini içeren bir tablo seçin. Parti tablonuz her zaman seçilebilir; Crashlytics BigQuery akış dışa aktarma etkinse bunun yerine gerçek zamanlı tablonuzu seçebilirsiniz.
6. Yapılandırma altında, Crashlytics Şablon düzeyini Varsayılan olarak ayarlayın.
7. Yeni veri kaynağını oluşturmak için Bağlan'a tıklayın.
8. Crashlytics şablonuna dönmek için Rapora Ekle'yi tıklayın.
9. Son olarak, Crashlytics Data Studio Dashboard şablonunun kendi kopyanızı oluşturmak için Rapor Oluştur'a tıklayın.