Firebase Crashlytics-Daten nach BigQuery exportieren

Sie können Ihre Firebase Crashlytics-Daten zur weiteren Analyse in BigQuery exportieren. Mit BigQuery können Sie die Daten mit BigQuery SQL analysieren, in einen anderen Cloud-Anbieter exportieren und für Visualisierungen und benutzerdefinierte Dashboards mit Google Data Studio verwenden.

Export nach BigQuery aktivieren

1. Wechseln Sie in der Firebase-Konsole zur Seite „Integrationen“.
2. Klicken Sie auf der Karte BigQuery auf Verknüpfen.
3. Folge der Anleitung auf dem Bildschirm, um den Export nach BigQuery zu aktivieren.

Wenn Sie den Export nach BigQuery aktivieren, passiert Folgendes:

• Standardmäßig sind alle Apps in Ihrem Projekt mit BigQuery und allen Apps, die Sie dem Projekt später hinzufügen, werden automatisch mit BigQuery Sie können festlegen, welche Apps Daten senden.

• Firebase richtet eine tägliche Synchronisierung Ihrer Daten aus Ihrem Firebase-Projekt mit BigQuery ein.

• Firebase eine Kopie Ihrer vorhandenen Daten exportiert an BigQuery. Für jede verknüpfte App gibt es eine Batch-Tabelle mit den Daten aus der täglichen Synchronisierung.

• Wenn Sie den Streamingexport von Crashlytics nach BigQuery aktivieren, haben alle verknüpften Apps auch eine Echtzeittabelle mit ständig aktualisierten Daten.

Wenn Sie den Export in BigQuery deaktivieren möchten, entkoppeln Sie Ihr Projekt in der Firebase-Konsole.

Welche Daten werden nach BigQuery exportiert?

Firebase Crashlytics-Daten werden in ein BigQuery-Dataset namens firebase_crashlytics exportiert. Standardmäßig werden im Crashlytics-Dataset für jede App in Ihrem Projekt einzelne Tabellen erstellt. Die Tabellen werden in Firebase nach der ID der Anwendung benannt. Die in der ID enthaltenen Punkte werden in Unterstriche umgewandelt und am Ende wird der Plattformname angehängt.

Beispiel: Daten für eine Android-App mit dem Paketnamen com.google.test in einer Tabelle mit dem Namen com_google_test_ANDROID. Diese Batchtabelle wurde aktualisiert einmal täglich. Wenn Sie den Streaming-Export von Crashlytics aktivieren, BigQuery, dann werden Crashlytics-Daten ebenfalls in Echtzeit gestreamt in eine Tabelle mit dem Namen com_google_test_ANDROID_REALTIME.

Jede Zeile in einer Tabelle stellt ein Ereignis dar, das in der App aufgetreten ist, einschließlich Abstürzen, nicht schwerwiegenden Fehlern und ANRs.

Crashlytics-Streamingexport nach BigQuery

Mit BigQuery-Streaming können Sie Ihre Crashlytics-Daten in Echtzeit streamen. Sie können sie für alle Zwecke verwenden, für die Live-Daten erforderlich sind, z. B. für die Präsentation von Informationen in einem Live-Dashboard, für die Live-Überwachung eines Roll-outs oder für die Überwachung von Anwendungsproblemen, die Benachrichtigungen und benutzerdefinierte Workflows auslösen.

Wenn Sie den Crashlytics-Streaming-Export nach BigQuery aktivieren, Neben der Batch-Tabelle haben Sie auch eine Realtime-Tabelle. Hier sind die Unterschiede, die Sie zwischen den Tabellen kennen sollten:

Die Batch-Tabelle eignet sich ideal für die Langzeitanalyse und das Erkennen von Trends im Zeitverlauf. da wir Ereignisse vor dem Schreiben dauerhaft speichern und bis zu 30 Tage lang gespeichert. Wenn wir Daten in Ihre Echtzeittabelle schreiben, werden sie sofort in BigQuery geschrieben. Daher eignet sich BigQuery ideal für Live-Dashboards und benutzerdefinierte Benachrichtigungen. Diese beiden Tabellen können mit einer Stitching-Abfrage kombiniert werden, um die Vorteile beider zu nutzen.

Standardmäßig hat die Echtzeittabelle eine Partitionsablaufzeit von 30 Tagen. Bis Informationen zum Ändern finden Sie unter Ablauf der Partition festlegen in der Dokumentation zu BigQuery.

Streaming-Export von Crashlytics nach BigQuery aktivieren

1. Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Integrationen auf.
2. Klicken Sie auf der Karte BigQuery auf Verwalten.
3. Klicken Sie das Kästchen Streaming einschließen an.

Durch diese Aktion wird das Streaming für alle verknüpften Apps aktiviert.

Was kann ich mit den exportierten Daten tun?

Exporte nach BigQuery enthalten Rohabsturzdaten, darunter Gerätetyp, Betriebssystem, Ausnahmen (Android-Apps) oder Fehler (Apple-Apps) und Crashlytics-Protokolle sowie andere Daten.

Weitere Informationen dazu, welche Crashlytics-Daten exportiert werden und wie das Tabellenschema aussieht, finden Sie weiter unten auf dieser Seite.

Data Studio-Vorlage verwenden

Wenn Sie Echtzeitdaten in Ihrer Data Studio-Vorlage aktivieren möchten, folgen Sie der Anleitung unter Exportierte Crashlytics-Daten mit Data Studio visualisieren.

Ansichten erstellen

Sie können Abfragen über die BigQuery-Benutzeroberfläche in Ansichten umwandeln. Eine ausführliche Anleitung finden Sie unter Erstellen Sie Ansichten in der BigQuery-Dokumentation.

Abfragen ausführen

Die folgenden Beispiele zeigen Abfragen, die Sie auf Ihrem Crashlytics-Daten, um Berichte zu erstellen, in denen Absturzereignisdaten zusammengefasst werden leichter verständliche Zusammenfassungen. Da diese Berichtstypen nicht im Crashlytics-Dashboard der Firebase-Konsole verfügbar sind, können sie Ihre Analyse und Ihr Verständnis von Absturzdaten ergänzen.

Beispiel 1: Abstürze nach Tag

Nachdem Sie so viele Fehler wie möglich behoben haben, sind Sie der Meinung, dass Ihr Team endlich bereit ist, Ihre neue Foto-Sharing-App auf den Markt zu bringen. Bevor Sie dies tun, möchten Sie die Anzahl der täglichen Abstürze im letzten Monat prüfen, um sich zu vergewissern, dass die App aufgrund der Fehlerbehebungen im Lauf der Zeit stabiler geworden ist.

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie bei einer iOS-App die Paket-ID. und IOS (anstelle des Paketnamens und 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;

Beispiel 2: Die schwerwiegendsten Abstürze ermitteln

Um die Produktionspläne richtig zu priorisieren, möchten Sie die zehn häufigsten Abstürze in Ihrer App ermitteln. Sie erstellen eine Abfrage, die die relevanten Datenpunkte liefert.

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie für eine iOS-App die Paket-ID und IOS (anstelle des Paketnamens und 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;

Beispiel 3: Top-10-Geräte, die abstürzen

Im Herbst kommen die neuen Smartphones auf den Markt! Ihr Unternehmen weiß, dass dadurch auch neue gerätespezifische Probleme auftreten, insbesondere bei Android-Geräten. Sie erstellen eine Abfrage zur Ermittlung der zehn Geräte, die in der vergangenen Woche (168 Stunden) am häufigsten abgestürzt sind, um sich einen Überblick über die voraussichtlichen Kompatibilitätsprobleme zu verschaffen.

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie für eine iOS-App die Paket-ID und IOS (anstelle des Paketnamens und 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;

Beispiel 4: Nach benutzerdefiniertem Schlüssel filtern

Sie sind Spieleentwickler und möchten wissen, auf welchem Level mit den meisten Abstürzen.

Sie legen zur Ermittlung der Statistik den benutzerdefinierten Crashlytics-Schlüssel current_level fest und aktualisieren ihn jedes Mal, wenn der Nutzer ein neues Level erreicht.

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

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

Mit diesem Schlüssel in Ihrem Export nach BigQuery können Sie dann eine Abfrage schreiben, um die Verteilung der mit jedem Absturzereignis verbundenen current_level-Werte zu protokollieren.

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie bei einer iOS-App die Paket-ID. und IOS (anstelle des Paketnamens und 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

Beispiel 5: User-ID-Extraktion

Du hast eine Android-App in der Early-Access-Phase. Den meisten Nutzern gefällt es, aber drei es zu einer ungewöhnlichen Anzahl von Abstürzen kam. Um zum Ende der schreiben Sie eine Abfrage, mit der alle Absturzereignisse für diese Nutzer anhand ihrer User-IDs.

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie bei einer iOS-App die Paket-ID. und IOS (anstelle des Paketnamens und 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
 

Beispiel 6: Alle Nutzer finden, die ein bestimmtes Absturzproblem haben

Ihr Team hat einer Gruppe von Betatestern versehentlich einen kritischen Fehler zur Verfügung gestellt. Ihr Team konnte die Abfrage aus dem Beispiel Die häufigsten Abstürze finden oben verwenden, um die ID des spezifischen Absturzproblems zu ermitteln. Ihr Team möchte jetzt eine Abfrage ausführen, um eine Liste der App-Nutzer zu extrahieren, die von diesem Absturz betroffen waren.

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie für eine iOS-App die Paket-ID und IOS (anstelle des Paketnamens und 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;

Beispiel 7: Anzahl der Nutzer, die von einem Absturzproblem betroffen sind, aufgeschlüsselt nach Land

Ihr Team hat beim Roll-out eines neuen Release einen kritischen Fehler entdeckt. Sie konnten die Abfrage aus dem Beispiel „Häufigste Abstürze finden“ oben verwenden, um die ID des spezifischen Absturzproblems zu ermitteln. Ihr Team möchte nun wissen, ob sich dieser Absturz auf Nutzer in verschiedenen Ländern ausgeweitet hat.

Um diese Abfrage zu schreiben, muss Ihr Team Folgendes tun:

1. Aktivieren Sie den Export von Google Analytics-Daten nach BigQuery. Siehe Projektdaten in BigQuery exportieren.

2. Aktualisieren Sie Ihre App, damit eine User-ID sowohl an das Google Analytics SDK als auch an das Crashlytics SDK übergeben wird.

   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. Erstellen Sie eine Abfrage, in der Ereignisse im Dataset Google Analytics anhand des Felds „User-ID“ mit Abstürzen im Dataset Crashlytics zusammengeführt werden.

   Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie für eine iOS-App die Paket-ID und IOS (anstelle des Paketnamens und 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

Beispiel 8: Die 5 bisher größten Probleme heute

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie für eine iOS-App die Paket-ID und IOS (anstelle des Paketnamens und 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;

Beispiel 9: Top-5-Probleme seit DATE, einschließlich heute

Sie können die Batch- und Echtzeittabellen auch mit einer Stitching-Abfrage kombinieren, um den zuverlässigen Batchdaten Echtzeitinformationen hinzuzufügen. Da event_id ein Primärschlüssel ist, können Sie damit alle gemeinsamen Ereignisse aus den beiden Tabellen deduplizieren.

Hier ist eine Beispielabfrage für eine Android-App. Verwenden Sie für eine iOS-App die Paket-ID und IOS (anstelle des Paketnamens und 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;

Crashlytics-Schema in BigQuery

Wenn Sie den Crashlytics-Datenexport nach BigQuery einrichten, exportiert Firebase aktuelle Ereignisse (Abstürze, nicht schwerwiegende Fehler und ANRs), einschließlich Ereignisse, die bis zu zwei Tage vor der Verknüpfung aufgetreten sind. Dabei besteht die Möglichkeit, bis zu 30 Tage Backfills durchzuführen.

Der Export der Crashlytics-Ereignisse erfolgt ab diesem Zeitpunkt täglich, bis Sie den Export deaktivieren. Es kann einige Minuten dauern, bis die Daten nach jedem Export in BigQuery verfügbar sind.

Datasets

Crashlytics erstellt in BigQuery ein neues Dataset für Crashlytics Daten. Das Dataset deckt Ihr gesamtes Projekt ab, auch wenn es mehrere Apps enthält.

Tabellen

Crashlytics erstellt für jede Anwendung des Projekts eine Tabelle im Dataset, es sei denn, Sie haben den Datenexport für eine Anwendung deaktiviert. Die Tabellen werden in Firebase nach der ID der Anwendung benannt. Die in der ID enthaltenen Punkte werden in Unterstriche umgewandelt und am Ende wird der Plattformname angehängt.

Beispiel: Daten für eine Android-App mit dem Paketnamen com.google.test in einer Tabelle mit dem Namen com_google_test_ANDROID und Echtzeitdaten (falls aktiviert) in einer Tabelle namens com_google_test_ANDROID_REALTIME enthalten

Tabellen enthalten neben allen Crashlytics-Daten benutzerdefinierte Crashlytics-Schlüssel die Sie in Ihrer App festgelegt haben.

Zeilen

Jede Zeile der Tabelle stellt einen Fehler der Anwendung dar.

Spalten

Die Spalten in einer Tabelle sind für Abstürze, nicht schwerwiegende Fehler und ANRs identisch. Wenn Crashlytics-Streaming-Export nach BigQuery ist aktiviert, dann ist der Echtzeittabelle dieselben Spalten wie die Batchtabelle. Sie können Spalten in Zeilen enthalten, die Ereignisse ohne Stacktraces darstellen.

Die Spalten im Export sind in der folgenden Tabelle aufgeführt:

Exportierte Crashlytics-Daten mit Data Studio visualisieren

Google Data Studio Crashlytics Datasets in BigQuery in Berichte umwandeln, die leichter zu verstehen sind lesbar, leichter zu teilen und vollständig anpassbar.

Weitere Informationen zur Verwendung von Data Studio finden Sie in der Data Studio-Kurzanleitung. Willkommen bei Data Studio.

Crashlytics-Berichtsvorlage verwenden

Data Studio bietet einen Beispielbericht für Crashlytics. Dieser enthält umfassende Dimensionen und Messwerte des exportierten Crashlytics-BigQuery-Schemas. Wenn Sie den Streamingexport von Crashlytics nach BigQuery aktiviert haben, können Sie diese Daten auf der Seite Echtzeittrends der Data Studio-Vorlage aufrufen. Sie können das Beispiel als Vorlage verwenden, um schnell neue Berichte und Visualisierungen auf Grundlage der Rohdaten der Abstürze Ihrer App zu erstellen:

1. Öffnen Sie das Crashlytics Data Studio-Dashboard-Vorlage.

2. Klicken Sie rechts oben auf Vorlage verwenden.

3. Wählen Sie im Drop-down-Menü Neue Datenquelle die Option Neue Datenquelle erstellen aus.

4. Klicken Sie auf der Karte BigQuery auf Auswählen.

5. Wählen Sie unter Meine Projekte > PROJECT_ID > firebase_crashlytics > TABLE_NAME eine Tabelle mit exportierten Crashlytics-Daten aus.

   Ihre Batch-Tabelle kann jederzeit ausgewählt werden. Wenn Crashlytics-Streaming-Export nach BigQuery aktiviert ist, dann haben Sie können Sie stattdessen Ihre Realtime-Tabelle auswählen.

6. Legen Sie unter Konfiguration die Option Crashlytics-Vorlagenebene fest auf Standard:

7. Klicken Sie auf Verbinden, um die neue Datenquelle zu erstellen.

8. Klicken Sie auf Zum Bericht hinzufügen, um zur Crashlytics-Vorlage zurückzukehren.

9. Klicken Sie abschließend auf Bericht erstellen, um eine Kopie der Vorlage „Crashlytics Data Studio-Dashboard“ zu erstellen.