Exporta datos de Firebase Crashlytics a BigQuery

Puedes exportar tus datos de Crashlytics a BigQuery para analizarlos en detalle. Esta herramienta te permite analizar los datos con BigQuery SQL, exportarlos a otro proveedor de servicios en la nube y usarlos en los paneles personalizados y de visualización con Google Data Studio.

Habilita BigQuery Export

1. Ve a la página Integraciones de Firebase console.
2. Haz clic en Vincular, en la tarjeta BigQuery.
3. Sigue las instrucciones en pantalla para habilitar BigQuery.

Esto es lo que ocurre cuando vinculas el proyecto a BigQuery:

• Firebase configura sincronizaciones diarias de los datos del proyecto de Firebase con BigQuery.
• De forma predeterminada, todas las apps de tu proyecto se vinculan a BigQuery, y cualquier app que agregues luego al proyecto también se vinculará automáticamente. Puedes administrar qué apps envían datos.
• Firebase exporta una copia de tus datos existentes a BigQuery. Para cada app vinculada, se incluye una tabla por lotes que contiene los datos de la sincronización diaria.
• Si habilitas la exportación de transmisiones de Crashlytics a BigQuery, todas las apps vinculadas también tendrán una tabla en tiempo real que contiene datos que se actualizan constantemente.

Para inhabilitar la exportación a BigQuery, desvincula el proyecto en Firebase console.

¿Qué datos se exportan a BigQuery?

Los datos de Firebase Crashlytics se exportan a un conjunto de datos de BigQuery llamado firebase_crashlytics. De forma predeterminada, se crearán tablas individuales en el conjunto de datos de Crashlytics para cada app del proyecto. Firebase nombra las tablas según el identificador de paquete de la app, convierte los puntos en guiones bajos y agrega el nombre de la plataforma al final.

Por ejemplo, los datos para una app con el ID com.google.test estarían en una tabla llamada com_google_test_ANDROID. Esta tabla por lotes se actualiza una vez al día. Si habilitas la exportación de flujos de Crashlytics a BigQuery, los datos de Firebase Crashlytics también se transmitirán en tiempo real a com_google_test_ANDROID_REALTIME.

Cada fila de la tabla representa un evento que ocurrió en la app, incluidas las fallas, los errores recuperables y los ANR.

Habilita la exportación de transmisiones de Crashlytics a BigQuery

Puedes transmitir tus datos de Crashlytics en tiempo real con BigQueryStreaming. Puedes usarlo para cualquier propósito que requiera datos en vivo, como presentar información en un panel de transmisiones en vivo, mirar un lanzamiento en vivo o supervisar problemas de aplicaciones que activen alertas y flujos de trabajo personalizados.

La exportación de flujos de Crashlytics a BigQuery no está disponible para la zona de pruebas de BigQuery.

Cuando habilitas la exportación de flujos de Crashlytics a BigQuery, tendrás una tabla en tiempo real y otra por lotes. A continuación se muestran las diferencias que debes tener en cuenta entre las tablas:

La tabla por lotes es ideal para el análisis a largo plazo y la identificación de tendencias en el tiempo, ya que se almacenan los eventos de forma duradera antes de escribirlos y se pueden reabastecer en la tabla por hasta 90 días. Cuando se escriben datos en la tabla en tiempo real, también se escriben de inmediato en BigQuery, por lo que es ideal para los paneles de transmisiones en vivo y las alertas personalizadas. Ambas tablas se pueden combinar con una consulta de unión para obtener los beneficios de ambas. Revisa el ejemplo de consulta nº 9 que se encuentra más abajo.

De forma predeterminada, las particiones de las tablas en tiempo real tienen una fecha de vencimiento de 30 días. Para cambiar esta configuración, consulta Actualiza el vencimiento de la partición.

Habilita la transmisión de Crashlytics a BigQuery

Para habilitar la transmisión, ve a la sección Crashlytics de la página de integraciones de BigQuery y selecciona la casilla de verificación Incluir transmisión.

Plantilla de Data Studio

Para habilitar los datos en tiempo real en tu plantilla de Data Studio, sigue las instrucciones de la sección Visualiza los datos exportados de Crashlytics con Data Studio.

Vistas

Puedes convertir las consultas de ejemplo que se muestran a continuación en vistas con la IU de BigQuery. Consulta Crea vistas para obtener instrucciones detalladas.

¿Qué puedes hacer con los datos exportados?

Las exportaciones de BigQuery contienen datos sin procesar sobre fallas que incluyen el tipo de dispositivo, el sistema operativo, las excepciones (apps para Android) o los errores (apps para Apple) y los registros de Crashlytics, entre otros datos.

Trabaja con datos de Firebase Crashlytics en BigQuery

En los siguientes ejemplos, se muestran las consultas que puedes ejecutar en tus datos de Crashlytics. Estas consultas generan informes que no se encuentran disponibles en el panel de Crashlytics.

Ejemplos de consultas de Crashlytics

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo generar informes que agregan datos de eventos de fallas a resúmenes más fáciles de comprender.

Ejemplo 1: Fallas por día

Luego de resolver la mayor cantidad de errores posible, una desarrolladora líder cree que su equipo ya puede lanzar una app nueva para compartir fotos. Pero antes de hacerlo, quiere revisar la cantidad de fallas por día durante el último mes para asegurarse de que la búsqueda de errores haya hecho que la app sea más estable a lo largo del tiempo.

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;

Ejemplo 2: Busca fallas más generalizadas

A fin de priorizar adecuadamente los planes de producción, un administrador de proyectos considera cómo identificar las 10 fallas más generalizadas de su producto. Con este objetivo, produce una consulta que otorga los datos más pertinentes, que son los siguientes:

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;

Ejemplo 3: Los 10 dispositivos con más fallas

El otoño es la temporada de los teléfonos nuevos y un desarrollador sabe que durante esta temporada también aparecen problemas específicos de cada teléfono. Para adelantarse a los inminentes problemas de compatibilidad, crea una consulta que identifica los 10 dispositivos que presentaron la mayor cantidad de fallas en la semana anterior:

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;

Ejemplo 4: Filtra por clave personalizada

Un desarrollador de videojuegos desea saber cuál de los niveles de su juego presenta la mayor cantidad de fallas. Para hacer un seguimiento de esa estadística, debe configurar una clave personalizada de Crashlytics, current_level, y actualizarla cada vez que un usuario llegue a un nivel nuevo.

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

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

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

Con esa clave en la exportación de BigQuery, escribe una consulta para crear un informe de la distribución de los valores de current_level asociados con cada evento de falla:

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

Ejemplo 5: Extracción del ID de usuario

Un desarrollador tiene una app en acceso anticipado. A la mayoría de sus usuarios les encanta, pero tres han experimentado una cantidad inusual de fallas. Para llegar a la raíz del problema, escribe una consulta que extrae todos los eventos de fallas de esos usuarios a través de sus ID de usuario:

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

Ejemplo 6: Busca a todos los usuarios que experimentan una falla en particular

Un desarrollador lanzó un error crítico a un grupo de verificadores beta. El equipo pudo usar la consulta del ejemplo 2 para identificar el ID de la falla. Ahora desea ejecutar una consulta para extraer la lista de usuarios de la app que sufrieron este problema:

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;

Ejemplo 7: Cantidad de usuarios afectados por una falla, desglosada por país

Ahora, el equipo detectó un error crítico durante el lanzamiento de una versión nueva. Pudieron usar la consulta del ejemplo 2 para identificar el ID de la falla y quieren comprobar si se propagó a los usuarios de distintos países.

Para escribir esta consulta, se necesita lo siguiente:

1. Habilitar las exportaciones de BigQuery para Google Analytics. Consulta Exporta datos de proyectos a BigQuery.

2. Actualizar la app a fin de que envíe los ID de usuario al SDK de Google Analytics y el SDK de Crashlytics.

   Objective-C

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

   Swift

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

   Java

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

3. Escribir una consulta que use el campo ID de usuario para unir los eventos del conjunto de datos de BigQuery de Google Analytics con las fallas del conjunto de datos de BigQuery de Crashlytics:

   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
   

Ejemplo 8: 5 problemas principales hasta el momento

Requiere habilitar la exportación de transmisiones de Crashlytics a BigQuery.

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;

Ejemplo 9: 5 problemas principales desde una fecha determinada hasta el momento

Requiere habilitar la exportación de transmisiones de Crashlytics a BigQuery.

En este ejemplo, combinamos tablas por lotes y en tiempo real para agregar información en tiempo real a los datos por lotes confiables. Como event_id es una clave primaria, podemos usar DISTINCT event_id para anular la duplicación de los eventos comunes de ambas tablas.

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;

Comprende el esquema de Firebase Crashlytics en BigQuery

Cuando vinculas Crashlytics con BigQuery, Firebase exporta los eventos recientes (fallas, errores recuperables y ANR), incluidos los eventos de hasta dos días antes de la vinculación, con la opción de reabastecer hasta noventa días.

Desde ese momento y hasta que inhabilites el vínculo, Firebase exportará los eventos de Crashlytics de forma diaria. Es posible que los datos tarden algunos minutos en estar disponibles en BigQuery luego de cada exportación.

Conjuntos de datos

Firebase Crashlytics crea un conjunto de datos nuevo en BigQuery para los datos de Crashlytics. El conjunto de datos abarca el proyecto completo, incluso si tiene varias apps.

Tablas

Firebase Crashlytics crea una tabla en el conjunto de datos por cada app del proyecto, a menos que hayas inhabilitado la exportación de datos para alguna. Firebase nombra las tablas según el identificador de paquete de la app, convierte los puntos en guiones bajos y agrega el nombre de la plataforma al final.

Por ejemplo, los datos de una app para Android que tenga el ID com.google.test estarían en una tabla llamada com_google_test_ANDROID, y los datos en tiempo real (si se habilitaron) estarían en una tabla llamada com_google_test_ANDROID_REALTIME.

Las tablas contienen un conjunto estándar de datos de Crashlytics, además de las claves personalizadas de Crashlytics definidas por los desarrolladores.

Filas

Cada fila de una tabla representa un error que encontró la aplicación.

Columnas

Las columnas de una tabla son idénticas para las fallas, los errores recuperables y los ANR. Si está habilitada la exportación de transmisiones de Crashlytics a BigQuery, la tabla en tiempo real tendrá las mismas columnas que la tabla por lotes. A continuación se indican las columnas incluidas en la exportación.

Sin seguimientos de pila

Columnas presentes en las filas que representan eventos sin seguimientos de pila.

Visualiza los datos exportados de Crashlytics con Data Studio

Google Data Studio convierte tus conjuntos de datos de Crashlytics en BigQuery en informes completamente personalizables que son fáciles de leer y compartir.

Si deseas obtener más información para utilizar Data Studio, prueba la guía de inicio rápido Bienvenido a Data Studio.

Utiliza una plantilla de informes de Crashlytics

Data Studio cuenta con un informe de muestra para Crashlytics que incluye un conjunto completo de dimensiones y métricas del esquema que se exportó de Crashlytics a BigQuery. Si habilitaste la exportación de flujos de Crashlytics a BigQuery, puedes ver esos datos en la página Realtime trends de la plantilla de Data Studio. Puedes utilizar esta muestra como plantilla para crear con rapidez informes y visualizaciones nuevos en función de los datos de fallas sin procesar de tu propia app:

1. Abre la plantilla de Crashlytics del panel de Data Studio.
2. Haz clic en Utilizar plantilla, en la esquina superior derecha.
3. En la lista desplegable Fuente de datos nueva, selecciona Crear fuente de datos nueva.
4. Haz clic en Seleccionar en la tarjeta de BigQuery.
5. Selecciona una tabla que contenga los datos exportados de Crashlytics desde Mis proyectos > [nombre-de-tu-proyecto] > firebase_crashlytics > [nombre-de-tu-tabla]. Tu tabla por lotes siempre está disponible para seleccionarla. Si habilitaste la exportación de flujos de Crashlytics a BigQuery, puedes seleccionar la tabla en tiempo real.
6. Ve a Configuración y establece el nivel de la plantilla de Crashlytics como Predeterminado.
7. Haz clic en Conectar para crear la nueva fuente de datos.
8. Haz clic en Agregar al informe para volver a la plantilla de Crashlytics.
9. Finalmente, haz clic en Crear informe para crear tu copia de la plantilla de Crashlytics del panel de Data Studio.