تنفيذ طلبات بحث SQL على البيانات التي تم تصديرها في BigQuery

بعد تصدير بيانات Crashlytics وبيانات الجلسات في Firebase (اختياريًا) إلى BigQuery، يمكنك البدء في استخدام البيانات:

تحليل البيانات باستخدام طلبات بحث SQL
يمكنك تنفيذ طلبات بحث على بيانات Crashlytics لإنشاء تقارير وملخّصات مخصّصة. بما أنّ هذه الأنواع من التقارير المخصّصة غير متاحة في الـ Crashlytics dashboard في الـ Firebase console، يمكنها استكمال تحليلك لبيانات الأعطال وفهمك لها. يمكنك الاطّلاع على مجموعة من نماذج طلبات البحث لاحقًا في هذه الصفحة.
ربط البيانات من مجموعات بيانات مختلفة
على سبيل المثال، إذا اخترت تصدير بيانات الجلسات في Firebase عند إعداد Crashlytics تصدير البيانات، يمكنك تحسين فهمك للمستخدمين الذين لم يواجهوا أي أعطال والجلسات التي لم تشهد أي أعطال (راجِع نموذج طلب البحث). يمكنك أيضًا تصدير البيانات من منتجات Firebase المختلفة (مثل Performance Monitoring) أو من Google Analytics ثم ربط هذه البيانات وتحليلها في BigQuery باستخدام بيانات Crashlytics.
إنشاء طرق عرض
باستخدام واجهة مستخدم BigQuery، يمكنك إنشاء طريقة عرض، وهي جدول افتراضي محدّد بواسطة طلب بحث SQL. للحصول على تعليمات مفصّلة حول الأنواع المختلفة من طرق العرض وكيفية إنشائها، راجِع BigQuery مستندات.

لمعرفة التفاصيل حول مخطّط مجموعة البيانات، راجِع مخطّط مجموعة البيانات للبيانات المُصدَّرة في BigQuery.

لمحة عن BigQuery SQL

تعرَّف على الـ أنواع طلبات البحث التي يمكنك تنفيذها، بما في ذلك مهام طلبات البحث التفاعلية ومهام طلبات البحث المجمّعة ومهام طلبات البحث المستمرة.
تعرَّف على الـ عبارات ولغات SQL المتوافقة في BigQuery.
تعرَّف على كيفية كتابة طلبات البحث باستخدام المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي (Gemini).

أمثلة على طلبات البحث عن بيانات Crashlytics

يقدّم هذا القسم بعض الأمثلة على الحالات وطلبات البحث التي توضّح كيفية استخدام BigQuery SQL مع البيانات التي تم تصديرها Crashlytics وبيانات الجلسات في Firebase.

حساب المقاييس التي لم تشهد أي أعطال باستخدام بيانات الجلسات في Firebase
الأعطال حسب اليوم
العثور على الأعطال الأكثر انتشارًا
أفضل 10 أجهزة شهدت أعطالاً
الفلترة حسب المفتاح المخصّص
استخراج أرقام تعريف المستخدمين
العثور على جميع المستخدمين الذين يواجهون مشكلة معيّنة في الأعطال
عدد المستخدمين المتأثرين بمشكلة في الأعطال، مصنّفًا حسب البلد
أهم 5 مشاكل حتى الآن اليوم
أهم 5 مشاكل منذ {DATE}، بما في ذلك اليوم

المثال 1: حساب المقاييس التي لم تشهد أي أعطال باستخدام بيانات الجلسات في Firebase

في أحدث إصدار، أطلقت عملية تجديد رئيسية لتطبيقك لمعالجة الأعطال في رحلة المستخدم الأساسية. لقد تلقّيت مراجعات رائعة من المستخدمين، ولكنك تريد الحصول على دليل كمّي على أنّ تطبيقك أكثر استقرارًا من ذي قبل.

يمكن أن تساعدك المقاييس التي لم تشهد أي أعطال في توفير هذه المعلومات. هذه المقاييس هي قياسات مهمة تساعدك في فهم الحالة العامة لتطبيقك. باستخدام بيانات الجلسات في Firebase و Crashlytics الأحداث، يمكنك حساب هذه المقاييس باستخدام طلب بحث أساسي.

في ما يلي أمثلة على طلبات البحث لتطبيق Android. بالنسبة إلى تطبيق iOS، استخدِم معرّف الحزمة وIOS (بدلاً من اسم الحزمة وANDROID).

عدد المستخدمين الذين لم يواجهوا أي أعطال في إصدار معيّن:

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(crashlytics.event_timestamp,DAY) AS event_date,
  (1 - (COUNT (DISTINCT installation_uuid) / COUNT (DISTINCT instance_id))) AS CFU
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_sessions.PACKAGE_NAME_ANDROID` AS sessions
LEFT JOIN
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID` AS crashlytics
ON
  TIMESTAMP_TRUNC(sessions.event_timestamp,DAY) = TIMESTAMP_TRUNC(crashlytics.event_timestamp,DAY)
WHERE
  crashlytics.error_type="FATAL"
  AND crashlytics.application.display_version="APP_VERSION"
  AND sessions.application.display_version = "APP_VERSION"
GROUP BY
  event_date
ORDER BY
  event_date

عدد الجلسات التي لم تشهد أي أعطال خلال الأسبوع الماضي (آخر 168 ساعة):

SELECT
  TIMESTAMP_TRUNC(crashlytics.event_timestamp,DAY) AS event_date,
  (1 - (COUNT (DISTINCT crashlytics.firebase_session_id) / COUNT (DISTINCT sessions.session_id))) AS CFS
FROM
  `PROJECT_ID.firebase_sessions.PACKAGE_NAME_ANDROID` AS sessions
LEFT JOIN
  `PROJECT_ID.firebase_crashlytics.PACKAGE_NAME_ANDROID` AS crashlytics
ON
  TIMESTAMP_TRUNC(sessions.event_timestamp,DAY) = TIMESTAMP_TRUNC(crashlytics.event_timestamp,DAY)
WHERE
  crashlytics.error_type="FATAL" AND _PARTITIONTIME >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 168 HOUR)
  AND _PARTITIONTIME < CURRENT_TIMESTAMP()
GROUP BY
  event_date
ORDER BY
  event_date

المثال 2: الأعطال حسب اليوم

بعد العمل على إصلاح أكبر عدد ممكن من الأخطاء، تعتقد أنّ فريقك مستعد أخيرًا لإطلاق تطبيقك الجديد لمشاركة الصور. قبل ذلك، تريد التحقّق من عدد الأعطال في اليوم خلال الشهر الماضي، للتأكّد من أنّ عملية البحث عن الأخطاء وإصلاحها جعلت التطبيق أكثر استقرارًا بمرور الوقت.

في ما يلي مثال على طلب بحث لتطبيق Android. بالنسبة إلى تطبيق iOS، استخدِم معرّف الحزمة وIOS (بدلاً من اسم الحزمة وANDROID).

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;

المثال 3: العثور على الأعطال الأكثر انتشارًا

لتحديد أولويات خطط الإنتاج بشكلٍ صحيح، عليك العثور على أفضل 10 أعطال الأكثر انتشارًا في تطبيقك. يمكنك إنشاء طلب بحث يقدّم النقاط ذات الصلة من البيانات.

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;

المثال 4: أفضل 10 أجهزة شهدت أعطالاً

فصل الخريف هو موسم الهواتف الجديدة. تعرف شركتك أنّ هذا يعني أيضًا موسم المشاكل الجديدة الخاصة بالأجهزة، خاصةً أجهزة Android. للتغلّب على المخاوف الوشيكة بشأن التوافق، يمكنك إنشاء طلب بحث يحدّد الأجهزة العشرة التي شهدت أكبر عدد من الأعطال في الأسبوع الماضي (168 ساعة).

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;

المثال 5: الفلترة حسب المفتاح المخصّص

أنت مطوّر ألعاب وتريد معرفة المستوى الذي يشهد أكبر عدد من الأعطال في لعبتك.

للمساعدة في تتبُّع هذا الإحصاء، يمكنك ضبط مفتاح مخصّص Crashlytics (iOS+ | Android | Flutter | Unity ) باسم current_level، وتعديله في كل مرة يصل فيها المستخدم إلى مستوى جديد.

Swift

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

Objective-C

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Java

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

باستخدام هذا المفتاح في عملية التصدير إلى BigQuery، يمكنك بعد ذلك كتابة طلب بحث لعرض توزيع قيم current_level المرتبطة بكل حدث عطل.

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

المثال 6: استخراج أرقام تعريف المستخدمين

لديك تطبيق Android في مرحلة الوصول المبكر. يحبّه معظم المستخدمين، ولكن ثلاثة منهم واجهوا عددًا غير معتاد من الأعطال. للوصول إلى جوهر المشكلة، يمكنك كتابة طلب بحث يستردّ جميع أحداث الأعطال لهؤلاء المستخدمين، باستخدام أرقام تعريفهم.

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

المثال 7: العثور على جميع المستخدمين الذين يواجهون مشكلة معيّنة في الأعطال

أطلق فريقك عن طريق الخطأ خطأً فادحًا لمجموعة من مختبِري الإصدار التجريبي. تمكّن فريقك من استخدام طلب البحث من المثال "العثور على الأعطال الأكثر انتشارًا" أعلاه لتحديد رقم تعريف مشكلة العطل المحدّدة. يريد فريقك الآن تنفيذ طلب بحث لاستخراج قائمة بمستخدمي التطبيق الذين تأثّروا بهذا العطل.

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;

المثال 8: عدد المستخدمين المتأثرين بمشكلة في الأعطال، مصنّفًا حسب البلد

رصد فريقك خطأً فادحًا أثناء طرح إصدار جديد. تمكّنت من استخدام طلب البحث من "المثال أعلاه "العثور على الأعطال الأكثر انتشارًا" لتحديد رقم تعريف مشكلة العطل المحدّدة. يريد فريقك الآن معرفة ما إذا كان هذا العطل قد انتشر بين المستخدمين في بلدان مختلفة حول العالم.

لكتابة طلب البحث هذا، على فريقك تنفيذ ما يلي:

تفعيل تصدير بيانات Google Analytics إلى BigQuery. راجِع مقالة تصدير بيانات المشروع إلى BigQuery.

تعديل تطبيقك لتمرير رقم تعريف مستخدم إلى كلٍّ من Google Analytics SDK وCrashlytics SDK.

Swift

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

Objective-C

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

Java

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

كتابة طلب بحث يستخدم حقل رقم تعريف المستخدم لربط الأحداث في مجموعة بيانات Google Analytics بالأعطال في مجموعة بيانات Crashlytics.

في ما يلي مثال على طلب بحث لتطبيق Android. بالنسبة إلى تطبيق iOS، استخدِم معرّف الحزمة وIOS (بدلاً من اسم الحزمة وANDROID).
```
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
```

المثال 9: أهم 5 مشاكل حتى الآن اليوم

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;

المثال 10: أهم 5 مشاكل منذ {DATE}، بما في ذلك اليوم

يمكنك أيضًا الجمع بين الجداول المجمّعة والجداول في الوقت الفعلي باستخدام طلب بحث للربط لإضافة معلومات في الوقت الفعلي إلى البيانات المجمّعة الموثوق بها. بما أنّ event_id هو مفتاح أساسي ، يمكنك استخدام DISTINCT event_id لإزالة الأحداث المكرّرة من الجدولَين.

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 >= PARSE_TIMESTAMP("%Y_%m_%d", "YYYY_MM_DD")
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

ما هي الخطوات التالية؟

إنشاء لوحات بيانات مخصّصة باستخدام البيانات المُصدَّرة وخدمات Google Cloud المختلفة، مثل Looker Studio.
التعرّف على مخطّط مجموعة البيانات للبيانات المُصدَّرة.

تنفيذ طلبات بحث SQL على البيانات التي تم تصديرها في BigQuery تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

لمحة عن BigQuery SQL

أمثلة على طلبات البحث عن بيانات Crashlytics

المثال 1: حساب المقاييس التي لم تشهد أي أعطال باستخدام بيانات الجلسات في Firebase

المثال 2: الأعطال حسب اليوم

المثال 3: العثور على الأعطال الأكثر انتشارًا

المثال 4: أفضل 10 أجهزة شهدت أعطالاً

المثال 5: الفلترة حسب المفتاح المخصّص

Swift

Objective-C

Java

المثال 6: استخراج أرقام تعريف المستخدمين

المثال 7: العثور على جميع المستخدمين الذين يواجهون مشكلة معيّنة في الأعطال

المثال 8: عدد المستخدمين المتأثرين بمشكلة في الأعطال، مصنّفًا حسب البلد

Swift

Objective-C

Java

المثال 9: أهم 5 مشاكل حتى الآن اليوم

المثال 10: أهم 5 مشاكل منذ {DATE}، بما في ذلك اليوم

ما هي الخطوات التالية؟

تنفيذ طلبات بحث SQL على البيانات التي تم تصديرها في BigQuery