SQL-Abfragen für exportierte Daten in BigQuery ausführen

Nachdem Sie Ihre Crashlytics- und (optional) Firebase-Sitzungsdaten nach BigQuery exportiert haben, können Sie mit den Daten arbeiten:

  • Daten mit SQL-Abfragen analysieren
    Sie können Abfragen für Ihre Crashlytics-Daten ausführen, um benutzerdefinierte Berichte und Zusammenfassungen zu erstellen. Da diese Arten von benutzerdefinierten Berichten im Dashboard Crashlytics der Firebase Console nicht verfügbar sind, können sie Ihre Analyse und Ihr Verständnis von Absturzdaten ergänzen. Eine Sammlung von Beispielabfragen finden Sie weiter unten auf dieser Seite.

  • Daten aus verschiedenen Datasets zusammenführen
    Wenn Sie beispielsweise beim Einrichten des Crashlytics-Datenexports Firebase-Sitzungsdaten exportieren, können Sie die Messwerte zu absturzfreien Nutzern und Sitzungen ohne Abstürze besser verstehen (siehe Beispielabfrage). Außerdem können Sie Daten aus verschiedenen Firebase-Produkten (z. B. Performance Monitoring) oder aus Google Analytics exportieren und diese Daten dann in BigQuery mit Ihren Crashlytics-Daten zusammenführen und analysieren.

  • Ansichten erstellen
    Über die BigQuery-Benutzeroberfläche können Sie eine Ansicht erstellen. Dies ist eine virtuelle Tabelle, die durch eine SQL-Abfrage definiert wird. Eine ausführliche Anleitung zu den verschiedenen Arten von Ansichten und wie Sie sie erstellen, finden Sie in der BigQuery-Dokumentation.

Weitere Informationen zum Dataset-Schema finden Sie unter Dataset-Schema für exportierte Daten in BigQuery.

Informationen zu BigQuery-SQL

Beispielabfragen für Crashlytics-Daten

In diesem Abschnitt finden Sie einige Beispielsituationen und Beispielabfragen, die zeigen, wie Sie BigQuery-SQL mit Ihren exportierten Crashlytics-Daten und Firebase-Sitzungsdaten verwenden können.

Beispiel 1: Messwerte zu absturzfreien Sitzungen mithilfe von Firebase-Sitzungsdaten berechnen

In der aktuellen Version haben Sie Ihre App grundlegend überarbeitet, um Abstürze in einer Critical User Journey zu beheben. Sie haben hervorragende Rezensionen von Nutzern erhalten, möchten aber quantitative Belege dafür, dass Ihre App stabiler ist als zuvor.

Messwerte ohne Abstürze können diese Informationen liefern. Diese Messwerte sind wichtig, um den Gesamtzustand Ihrer App zu verstehen. Mit Firebase-Sitzungsdaten und Crashlytics-Ereignissen können Sie diese Messwerte mit einer einfachen Abfrage berechnen.

Hier sind Beispielabfragen für eine Android-App. Verwenden Sie für eine iOS-App die Paket-ID und IOS (anstelle des Paketnamens und ANDROID).

Nutzer ohne Abstürze für eine bestimmte Version:

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

Sitzungen ohne Abstürze in der letzten Woche (letzte 168 Stunden):

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

Beispiel 2: Abstürze nach Tag

Nachdem Sie so viele Fehler wie möglich behoben haben, ist Ihr Team endlich bereit, die neue App zum Teilen von Fotos zu veröffentlichen. Bevor Sie das tun, möchten Sie die Anzahl der Abstürze pro Tag im letzten Monat prüfen, um sicherzugehen, dass die App durch die Fehlerbehebung im Laufe der Zeit stabiler geworden ist.

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
  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 3: Die häufigsten Abstürze finden

Um Produktionspläne richtig zu priorisieren, möchten Sie die zehn häufigsten Abstürze in Ihrer App finden. 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 4: Top 10 der Geräte mit Abstürzen

Im Herbst kommen die neuen Smartphones auf den Markt! Ihr Unternehmen weiß, dass dies auch bedeutet, dass es neue gerätespezifische Probleme geben wird – insbesondere für Android. Um den drohenden Kompatibilitätsproblemen zuvorzukommen, erstellen Sie eine Abfrage, mit der die zehn Geräte ermittelt werden, auf denen es in der letzten Woche (168 Stunden) die meisten Abstürze gab.

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 5: Nach benutzerdefiniertem Schlüssel filtern

Sie sind ein Spieleentwickler und möchten wissen, in welchem Level Ihres Spiels die meisten Abstürze auftreten.

Um diese Statistik zu erfassen, legen Sie einen benutzerdefinierten Crashlytics-Schlüssel (iOS+ | Android | Flutter | Unity) namens current_level fest und aktualisieren ihn jedes Mal, wenn der Nutzer ein neues Level erreicht.

Swift

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

Objective-C

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Java

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

Mit diesem Schlüssel in Ihrem Export nach BigQuery können Sie dann eine Abfrage schreiben, um die Verteilung der current_level-Werte für jedes Absturzereignis zu melden.

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
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 6: Nutzer-IDs extrahieren

Sie haben eine Android-App im Early Access. Die meisten Nutzer sind begeistert, aber bei drei Nutzern ist es zu einer ungewöhnlichen Anzahl von Abstürzen gekommen. Um dem Problem auf den Grund zu gehen, schreiben Sie eine Abfrage, die alle Absturzereignisse für diese Nutzer anhand ihrer Nutzer-IDs abruft.

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 *
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 7: Alle Nutzer finden, bei denen ein bestimmtes Absturzproblem auftritt

Ihr Team hat versehentlich einen kritischen Fehler für eine Gruppe von Betatestern veröffentlicht. Ihr Team konnte die Abfrage aus dem obigen Beispiel „Häufigste Abstürze finden“ verwenden, um die ID des spezifischen Absturzproblems zu ermitteln. Ihr Team möchte nun 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 8: Anzahl der von einem Absturzproblem betroffenen Nutzer, aufgeschlüsselt nach Land

Ihr Team hat während des Roll-outs eines neuen Release einen kritischen Fehler erkannt. Sie konnten die Abfrage aus dem obigen Beispiel Häufigste Abstürze finden verwenden, um die spezifische Absturzproblem-ID zu ermitteln. Ihr Team möchte nun wissen, ob dieser Absturz auch bei Nutzern in anderen Ländern aufgetreten ist.

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

  1. Export von Google Analytics-Daten nach BigQuery aktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter Projektdaten nach BigQuery exportieren.

  2. Aktualisieren Sie Ihre App, um eine Nutzer-ID sowohl an das Google Analytics SDK als auch an das Crashlytics SDK zu übergeben.

    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. Schreiben Sie eine Abfrage, die das Feld „User-ID“ verwendet, um Ereignisse im Dataset Google Analytics mit Abstürzen im Dataset Crashlytics zu verknüpfen.

    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 9: Die 5 wichtigsten Probleme heute bis jetzt

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 10: Die 5 häufigsten Probleme seit DATUM, 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 mit DISTINCT event_id 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 >= PARSE_TIMESTAMP("%Y_%m_%d", "YYYY_MM_DD")
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

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