ส่งออกข้อมูล Firebase Crashlytics ไปยัง BigQuery

คุณส่งออกข้อมูล Crashlytics ไปยัง BigQuery เพื่อวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ BigQuery ช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ BigQuery SQL ส่งออกไปยังผู้ให้บริการระบบคลาวด์รายอื่น และใช้สำหรับการแสดงภาพและแดชบอร์ดที่กำหนดเองด้วย Google Data Studio

เปิดใช้การส่งออก BigQuery

1. ไปที่หน้า การรวมระบบ ในคอนโซล Firebase
2. ในการ์ด BigQuery ให้คลิก ลิงก์
3. ทำตามวิธีการบนหน้าจอเพื่อเปิดใช้ BigQuery

เมื่อคุณลิงก์โปรเจ็กต์กับ BigQuery ให้ทำดังนี้

• Firebase ตั้งค่าการซิงค์ข้อมูลรายวันจากโปรเจ็กต์ Firebase ไปยัง BigQuery
• โดยค่าเริ่มต้น แอปทั้งหมดในโครงการจะลิงก์กับ BigQuery และแอปที่คุณเพิ่มในโครงการในภายหลังจะลิงก์กับ BigQuery โดยอัตโนมัติ คุณสามารถ จัดการว่าจะให้แอปใดส่งข้อมูล
• Firebase ส่งออกสำเนาข้อมูลที่มีอยู่ ไปยัง BigQuery สำหรับแอปที่เชื่อมโยงแต่ละแอป จะมีตารางแบทช์ที่มีข้อมูลจากการซิงค์รายวัน
• หากคุณเปิดใช้การส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery แอปที่เชื่อมโยงทั้งหมดจะมี ตาราง เรียลไทม์ที่มีข้อมูลอัปเดตอย่างต่อเนื่อง

หากต้องการปิดใช้งานการส่งออก BigQuery ให้ยกเลิกการลิงก์โครงการ ในคอนโซล Firebase

ข้อมูลใดบ้างที่ส่งออกไปยัง BigQuery

ระบบจะส่งออกข้อมูล Firebase Crashlytics ไปยังชุดข้อมูล BigQuery ชื่อ firebase_crashlytics ตามค่าเริ่มต้น แต่ละตารางจะถูกสร้างขึ้นภายในชุดข้อมูล Crashlytics สำหรับแต่ละแอปในโครงการของคุณ Firebase ตั้งชื่อตารางตามตัวระบุบันเดิลของแอป โดยมีจุดแปลงเป็นขีดล่าง และชื่อแพลตฟอร์มต่อท้าย

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสำหรับแอปที่มีรหัส com.google.test จะอยู่ในตารางชื่อ com_google_test_ANDROID ตารางแบทช์นี้อัปเดตทุกวัน หากคุณเปิดใช้งานการส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery ข้อมูล Firebase Crashlytics จะถูกสตรีมแบบเรียลไทม์ไปยัง com_google_test_ANDROID_REALTIME

แต่ละแถวในตารางแสดงถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในแอป รวมถึงข้อขัดข้อง ข้อผิดพลาดที่ไม่ร้ายแรง และ ANR

เปิดใช้การส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery

คุณสามารถสตรีมข้อมูล Crashlytics แบบเรียลไทม์ด้วย BigQueryStreaming คุณสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใดๆ ที่ต้องการข้อมูลแบบสด เช่น การนำเสนอข้อมูลในแดชบอร์ดแบบสด การดูการเปิดตัวแบบสด หรือการตรวจสอบปัญหาของแอปพลิเคชันที่ทริกเกอร์การแจ้งเตือนและเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดเอง

การส่งออกสตรีมมิงของ Crashlytics BigQuery ไม่พร้อมใช้งานสำหรับแซนด์บ็อกซ์ของ BigQuery

เมื่อคุณเปิดใช้การส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery นอกจากตารางแบทช์แล้ว คุณยังมีตารางเรียลไทม์อีกด้วย นี่คือความแตกต่างที่คุณควรทราบระหว่างตาราง:

ตารางแบทช์เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์ระยะยาวและการระบุแนวโน้มในช่วงเวลาหนึ่ง เนื่องจากเราจัดเก็บเหตุการณ์ไว้อย่างคงทนก่อนที่จะเขียน และสามารถนำเหตุการณ์เหล่านั้นกลับมาเติมในตารางได้นานถึง 90 วัน เมื่อเราเขียนข้อมูลลงในตารางเรียลไทม์ เราจะเขียนข้อมูลนั้นลงใน BigQuery ทันที ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับแดชบอร์ดสดและการแจ้งเตือนที่กำหนดเอง ตารางทั้งสองนี้สามารถใช้ร่วมกับคิวรีการเย็บต่อเพื่อรับประโยชน์จากทั้งสองตาราง ดูแบบสอบถาม ตัวอย่างที่ 9 ด้านล่าง

ตามค่าเริ่มต้น ตารางเรียลไทม์มีเวลาหมดอายุของพาร์ติชัน 30 วัน หากต้องการเรียนรู้วิธีแก้ไข โปรดดูที่ การอัปเดตการหมดอายุของพาร์ติชัน

เปิดใช้การสตรีม Crashlytics BigQuery

หากต้องการเปิดใช้การสตรีม ให้ไปที่ส่วน Crashlytics ของหน้า การผสานรวม BigQuery แล้วเลือกช่องทำเครื่องหมาย รวมการสตรีม

เทมเพลต Data Studio

หากต้องการเปิดใช้ข้อมูลเรียลไทม์ในเทมเพลต Data Studio ให้ทำตามวิธีการใน การแสดงข้อมูล Crashlytics ที่ส่งออกด้วย Data Studio

มุมมอง

คุณสามารถเปลี่ยนการค้นหาตัวอย่างด้านล่างเป็นมุมมองโดยใช้ BigQuery UI โปรดดู ที่การสร้างมุมมอง สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด

คุณทำอะไรกับข้อมูลที่ส่งออกได้บ้าง

การส่งออก BigQuery มีข้อมูลข้อขัดข้องแบบ Raw ซึ่งรวมถึงประเภทอุปกรณ์ ระบบปฏิบัติการ ข้อยกเว้น (แอป Android) หรือข้อผิดพลาด (แอป Apple) และบันทึก Crashlytics ตลอดจนข้อมูลอื่นๆ

การทำงานกับข้อมูล Firebase Crashlytics ใน BigQuery

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงข้อความค้นหาที่คุณเรียกใช้กับข้อมูล Crashlytics ได้ ข้อความค้นหาเหล่านี้สร้างรายงานที่ไม่มีในแดชบอร์ด Crashlytics

ตัวอย่างของข้อความค้นหา Crashlytics

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างรายงานที่รวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ข้อขัดข้องให้เป็นบทสรุปที่เข้าใจได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่างที่ 1: ล่มตามวัน

หลังจากแก้ไขข้อบกพร่องให้ได้มากที่สุด หัวหน้านักพัฒนาคิดว่าทีมของเธอพร้อมที่จะเปิดตัวแอปแชร์รูปภาพใหม่แล้ว ก่อนที่จะดำเนินการ พวกเขาต้องการตรวจสอบจำนวนการหยุดทำงานต่อวันสำหรับเดือนที่ผ่านมา เพื่อให้แน่ใจว่าการทุบตีบั๊กทำให้แอปมีเสถียรภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป:

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;

ตัวอย่างที่ 2: ค้นหาข้อขัดข้องที่แพร่หลายมากที่สุด

ในการจัดลำดับความสำคัญของแผนการผลิตอย่างเหมาะสม ผู้จัดการโครงการจะพิจารณาวิธีชี้ให้เห็นถึง 10 อันดับข้อขัดข้องที่แพร่หลายมากที่สุดในผลิตภัณฑ์ของตน พวกเขาสร้างแบบสอบถามที่ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง:

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;

ตัวอย่างที่ 3: อุปกรณ์ขัดข้อง 10 อันดับแรก

ฤดูใบไม้ร่วงเป็นฤดูโทรศัพท์ใหม่! นักพัฒนาทราบดีว่านั่นหมายความว่าเป็นฤดูกาลใหม่ของปัญหาเฉพาะอุปกรณ์ เพื่อรับมือกับข้อกังวลด้านความเข้ากันได้ที่ปรากฏขึ้น พวกเขาได้รวบรวมแบบสอบถามที่ระบุอุปกรณ์ 10 เครื่องที่ประสบกับข้อขัดข้องมากที่สุดในสัปดาห์ที่ผ่านมา:

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;

ตัวอย่างที่ 4: กรองตามคีย์ที่กำหนดเอง

นักพัฒนาเกมต้องการทราบว่าเกมของพวกเขาระดับใดที่ประสบปัญหาการหยุดทำงานมากที่สุด เพื่อช่วยในการติดตามสถิตินั้น พวกเขาได้ตั้งค่าคีย์ Crashlytics ที่กำหนดเอง current_level และอัปเดตทุกครั้งที่ผู้ใช้ไปถึงระดับใหม่

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

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

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

ด้วยคีย์ดังกล่าวในการส่งออก BigQuery พวกเขาจึงเขียนคำค้นหาเพื่อรายงานการกระจายของค่า current_level ที่เชื่อมโยงกับเหตุการณ์ข้อขัดข้องแต่ละรายการ:

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

ตัวอย่างที่ 5: การแยก ID ผู้ใช้

นักพัฒนาซอฟต์แวร์มีแอปในการเข้าถึงล่วงหน้า ผู้ใช้ส่วนใหญ่ชื่นชอบ แต่มีสามคนที่ประสบกับจำนวนข้อขัดข้องที่ผิดปกติ เพื่อไปที่ด้านล่างสุดของปัญหา พวกเขาเขียนแบบสอบถามที่ดึงเหตุการณ์ข้อขัดข้องทั้งหมดสำหรับผู้ใช้เหล่านั้น โดยใช้ ID ผู้ใช้:

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

ตัวอย่างที่ 6: ค้นหาผู้ใช้ทั้งหมดที่ประสบปัญหาข้อขัดข้องเฉพาะ

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้เผยแพร่ข้อผิดพลาดร้ายแรงให้กับกลุ่มผู้ทดสอบเบต้า ทีมสามารถใช้ข้อความค้นหาจากตัวอย่างที่ 2 ด้านบนเพื่อระบุรหัสปัญหาข้อขัดข้องเฉพาะได้ ตอนนี้พวกเขาต้องการเรียกใช้แบบสอบถามเพื่อแยกรายชื่อผู้ใช้แอปที่ได้รับผลกระทบจากข้อขัดข้องนี้:

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;

ตัวอย่างที่ 7: จำนวนผู้ใช้ที่ได้รับผลกระทบจากปัญหาข้อขัดข้อง แยกตามประเทศ

ขณะนี้ทีมได้ตรวจพบข้อผิดพลาดที่สำคัญระหว่างการเปิดตัวรุ่นใหม่ พวกเขาสามารถใช้ข้อความค้นหาจากตัวอย่างที่ 2 ด้านบนเพื่อระบุรหัสปัญหาข้อขัดข้องเฉพาะได้ ทีมงานต้องการดูว่าข้อขัดข้องนี้แพร่กระจายไปยังผู้ใช้ในประเทศต่างๆ ทั่วโลกหรือไม่

ในการเขียนแบบสอบถามนี้ ทีมงานจะต้อง:

1. เปิดใช้การส่งออก BigQuery สำหรับ Google Analytics ดู ส่งออกข้อมูลโครงการไปยัง BigQuery

2. อัปเดตแอปเพื่อส่งรหัสผู้ใช้ไปยังทั้ง Google Analytics SDK และ Crashlytics SDK

   วัตถุประสงค์-C

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

   สวิฟต์

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

   ชวา

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

3. เขียนข้อความค้นหาที่ใช้ช่อง User ID เพื่อเข้าร่วมเหตุการณ์ในชุดข้อมูล Google Analytics BigQuery ที่มีข้อขัดข้องในชุดข้อมูล Crashlytics BigQuery:

   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
   

ตัวอย่างที่ 8: ปัญหา 5 อันดับแรกของวันนี้

ต้องเปิดใช้งานการส่งออกการสตรีม Crashlytics 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;

ตัวอย่างที่ 9: ปัญหา 5 อันดับแรกตั้งแต่ DATE รวมถึงวันนี้

ต้องเปิดใช้งานการส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery

ในตัวอย่างนี้ เรารวมตารางแบทช์และเรียลไทม์เพื่อเพิ่มข้อมูลเรียลไทม์ให้กับข้อมูลแบทช์ที่เชื่อถือได้ เนื่องจาก event_id เป็นคีย์หลัก เราจึงสามารถใช้ DISTINCT event_id เพื่อแยกเหตุการณ์ทั่วไปออกจากตารางทั้งสองได้

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;

ทำความเข้าใจกับ Firebase Crashlytics schema ใน BigQuery

เมื่อคุณลิงก์ Crashlytics กับ BigQuery แล้ว Firebase จะส่งออกเหตุการณ์ล่าสุด (ข้อขัดข้อง ข้อผิดพลาดที่ไม่ร้ายแรง และ ANR) รวมถึงเหตุการณ์ตั้งแต่ 2 วันก่อนการลิงก์ โดยมีตัวเลือกให้ แสดงโฆษณาทดแทน ได้สูงสุด 90 วัน

จากจุดนั้นจนกว่าคุณจะปิดใช้ลิงก์ Firebase จะส่งออกเหตุการณ์ Crashlytics ทุกวัน อาจใช้เวลาสักครู่เพื่อให้ข้อมูลพร้อมใช้งานใน BigQuery หลังจากการส่งออกแต่ละครั้ง

ชุดข้อมูล

Firebase Crashlytics สร้างชุดข้อมูลใหม่ใน BigQuery สำหรับข้อมูล Crashlytics ชุดข้อมูลครอบคลุมทั้งโครงการแม้ว่าจะมีหลายแอปก็ตาม

ตาราง

Firebase Crashlytics สร้างตารางในชุดข้อมูลสำหรับแต่ละแอปในโครงการของคุณ เว้นแต่คุณจะเลือกไม่ส่งออกข้อมูลสำหรับแอปนั้น Firebase ตั้งชื่อตารางตามตัวระบุบันเดิลของแอป โดยมีจุดแปลงเป็นขีดล่าง และชื่อแพลตฟอร์มต่อท้าย

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสำหรับแอป Android ที่มีรหัส com.google.test จะอยู่ในตารางชื่อ com_google_test_ANDROID และข้อมูลเรียลไทม์ (หากเปิดใช้งาน) จะอยู่ในตารางชื่อ com_google_test_ANDROID_REALTIME

ตารางประกอบด้วยชุดข้อมูลมาตรฐานของ Crashlytics นอกเหนือไปจากคีย์ Crashlytics แบบกำหนดเองที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์กำหนดไว้

แถว

แต่ละแถวในตารางแสดงถึงข้อผิดพลาดที่แอปพบ

คอลัมน์

คอลัมน์ในตารางจะเหมือนกันสำหรับข้อขัดข้อง ข้อผิดพลาดที่ไม่ร้ายแรง และ ANR หากเปิดใช้การส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery ตารางเรียลไทม์จะมีคอลัมน์เดียวกับตารางแบทช์ คอลัมน์ภายในการส่งออกแสดงไว้ด้านล่าง

โดยไม่มีสแต็กเทรซ

คอลัมน์แสดงในแถวที่แสดงถึงเหตุการณ์โดยไม่มีสแต็กเทรซ

การแสดงข้อมูล Crashlytics ที่ส่งออกด้วย Data Studio

Google Data Studio เปลี่ยนชุดข้อมูล Crashlytics ใน BigQuery ให้เป็นรายงานที่อ่านง่าย แชร์ง่าย และปรับแต่งได้อย่างเต็มที่

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ Data Studio ให้ลองใช้คู่มือการเริ่มต้นฉบับย่อของ Data Studio ยินดีต้อนรับสู่ Data Studio

การใช้เทมเพลตรายงาน Crashlytics

Data Studio มีรายงานตัวอย่างสำหรับ Crashlytics ที่มีชุดมิติข้อมูลและเมตริกที่ครอบคลุมจากสคีมา Crashlytics BigQuery ที่ส่งออก หากคุณเปิดใช้การส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery คุณจะดูข้อมูลดังกล่าวได้ในหน้า แนวโน้มเรียลไทม์ ของเทมเพลต Data Studio คุณสามารถใช้ตัวอย่างเป็นเทมเพลตเพื่อสร้างรายงานและการแสดงภาพใหม่อย่างรวดเร็วโดยอิงจากข้อมูลดิบของแอปคุณ:

1. เปิด เทมเพลตแดชบอร์ด Crashlytics Data Studio
2. คลิก ใช้เทมเพลต ที่มุมขวาบน
3. ในดร็อปดาวน์ แหล่งข้อมูลใหม่ เลือก สร้างแหล่งข้อมูลใหม่
4. คลิก เลือก บนการ์ด BigQuery
5. เลือกตารางที่มีข้อมูล Crashlytics ที่ส่งออกโดยเลือก My Projects > [your-project-name] > firebase_crashlytics > [your-table-name] ตารางแบทช์ของคุณพร้อมให้เลือกเสมอ หากเปิดใช้การส่งออกการสตรีม Crashlytics BigQuery คุณจะเลือกตารางเรียลไทม์แทนได้
6. ภายใต้ การกำหนดค่า ตั้งค่า ระดับเทมเพลต Crashlytics เป็น ค่าเริ่มต้น
7. คลิก เชื่อมต่อ เพื่อสร้างแหล่งข้อมูลใหม่
8. คลิก เพิ่มในรายงาน เพื่อกลับไปที่เทมเพลต Crashlytics
9. สุดท้าย ให้คลิก สร้างรายงาน เพื่อสร้างสำเนาเทมเพลต Dashboard ของ Crashlytics Data Studio