Catch up on everthing we announced at this year's Firebase Summit. Learn more

Lọc dữ liệu bằng cách sử dụng các thuộc tính

Với Giám sát hiệu suất, bạn có thể sử dụng các thuộc tính để phân đoạn dữ liệu hiệu suất và tập trung vào hiệu suất của ứng dụng trong các tình huống thực tế khác nhau.

Sau khi bạn nhấp vào một tên dấu vết trong bảng dấu vết (nằm ở dưới cùng của bảng điều khiển Performance ), bạn có thể nhấp qua màn hình khác nhau để khám phá một dấu vết và đi sâu vào các số liệu quan tâm. Trên hầu hết các trang, bạn có thể sử dụng bộ lọc nút (trên cùng bên trái của màn hình) để lọc dữ liệu bằng thuộc tính, ví dụ:

hình ảnh dữ liệu Giám sát hiệu suất Firebase đang được lọc theo thuộc tính

  • Lọc theo phiên bản App để xem dữ liệu về một thông cáo trong quá khứ hay phiên bản mới nhất của bạn
  • Lọc theo thiết bị để học cách xử lý các thiết bị cũ ứng dụng của bạn
  • Lọc theo quốc gia để đảm bảo vị trí cơ sở dữ liệu của bạn không ảnh hưởng đến một khu vực cụ thể

Đối thậm chí mạnh hơn phân tích dựa trên các thuộc tính, xuất dữ liệu hiệu suất của bạn để BigQuery .

Thuộc tính mặc định

Giám sát hiệu suất tự động thu thập nhiều thuộc tính mặc định khác nhau tùy thuộc vào loại dấu vết.

Ngoài các thuộc tính mặc định, bạn cũng có thể tạo các thuộc tính tùy chỉnh trên của bạn đang dấu vết tùy chỉnh số liệu phân khúc theo thể loại cụ thể để ứng dụng của bạn. Ví dụ: trong một trò chơi, bạn có thể phân đoạn dữ liệu theo cấp độ trò chơi.

Thuộc tính mặc định cho ứng dụng Apple và Android

Tất cả các dấu vết cho ứng dụng Apple và Android đều thu thập các thuộc tính sau theo mặc định:

  • Phiên bản ứng dụng
  • Quốc gia
  • Cấp hệ điều hành
  • Thiết bị
  • Đài
  • Vận chuyển

Ngoài ra, dấu vết yêu cầu mạng cũng thu thập thuộc tính sau:

  • Loại MIME

Thu thập dữ liệu người dùng

Tạo thuộc tính tùy chỉnh

Bạn có thể tạo các thuộc tính tùy chỉnh trên bất kỳ instrumented bạn dấu vết mã tùy chỉnh .

Sử dụng Performance Giám sát Trace API ( Swift | obj-C ) để thêm thuộc tính tuỳ chỉnh để dấu vết mã tùy chỉnh.

Để sử dụng thuộc tính tùy chỉnh, hãy thêm mã vào ứng dụng của bạn để xác định thuộc tính và liên kết thuộc tính đó với một dấu vết mã tùy chỉnh cụ thể. Bạn có thể đặt thuộc tính tùy chỉnh bất cứ lúc nào giữa thời điểm bắt đầu theo dõi và khi dừng theo dõi.

Lưu ý những điều dưới đây:

  • Tên cho các thuộc tính tùy chỉnh phải đáp ứng các yêu cầu sau: không đứng đầu hoặc cuối, không có dấu gạch dưới hàng đầu ( _ ) nhân vật, và thời gian tối đa là 32 ký tự.

  • Mỗi dấu vết mã tùy chỉnh có thể ghi lại tối đa 5 thuộc tính tùy chỉnh.

  • Bạn không nên sử dụng các thuộc tính tùy chỉnh có chứa thông tin nhận dạng cá nhân của một cá nhân đối với Google.

    Tìm hiểu thêm về hướng dẫn này

Nhanh

Lưu ý: sản phẩm căn cứ hỏa lực này không có sẵn trên hệ điều hành MacOS, Mac Catalyst, mục tiêu watchos.
let trace = Performance.startTrace(name: "CUSTOM_TRACE_NAME")

trace.setValue("A", forAttribute: "experiment")

// Update scenario.
trace.setValue("B", forAttribute: "experiment")

// Reading scenario.
let experimentValue:String? = trace.valueForAttribute("experiment")

// Delete scenario.
trace.removeAttribute("experiment")

// Read attributes.
let attributes:[String, String] = trace.attributes;

Objective-C

Lưu ý: sản phẩm căn cứ hỏa lực này không có sẵn trên hệ điều hành MacOS, Mac Catalyst, mục tiêu watchos.
FIRTrace *trace = [FIRPerformance startTraceWithName:@"CUSTOM_TRACE_NAME"];

[trace setValue:@"A" forAttribute:@"experiment"];

// Update scenario.
[trace setValue:@"B" forAttribute:@"experiment"];

// Reading scenario.
NSString *experimentValue = [trace valueForAttribute:@"experiment"];

// Delete scenario.
[trace removeAttribute:@"experiment"];

// Read attributes.
NSDictionary <NSString *, NSString *> *attributes = [trace attributes];