将 Performance Monitoring 数据导出到 BigQuery

您可以将 Performance Monitoring 数据从 Apple 和 Android 应用导出到 BigQuery 以供进一步分析。借助 BigQuery，您可以使用 BigQuery SQL 来分析数据，将数据导出至其他云提供商，甚至可以将这些数据用于您的自定义机器学习模型。

启用 BigQuery Export 功能

1. 前往 Firebase 控制台中的“集成”页面，然后点击 BigQuery 卡片中的关联。

2. 按照屏幕上的说明启用 BigQuery。

   为 Performance Monitoring 启用 BigQuery Export 功能后，会出现以下情况：

   • Firebase 会将您的现有数据的副本导出到 BigQuery。导出数据的初始传播最长可能需要 48 小时才能完成。

     • 您可以手动安排数据回填，该操作会针对过去 30 天内的数据或针对自您最近启用 BigQuery Export 功能后所产生的数据执行（以较近的日期为准）。

   • 创建数据集后，将无法更改其位置，但可以将数据集复制到其他位置，或手动将数据集移动（重新创建）到其他位置。如需了解详情，请参阅更改数据集位置。

   • Firebase 会安排定期将您的数据从 Firebase 项目同步到 BigQuery。这些每日导出操作通常会在安排后的 24 小时内完成。

   • 默认情况下，您项目中的所有应用都会关联到 BigQuery，而且您以后向项目中添加的所有应用也都会自动关联到 BigQuery。您可以管理哪些应用可发送数据。

如需停用 BigQuery Export 功能，请在 Firebase 控制台中解除与您的项目的关联。

哪些数据会导出到 BigQuery？

对于项目中的每个应用，导出操作会创建一个表，其中包含所有捕获的性能事件。表中的每一行都是一个性能事件，可以是以下任一值：

• 时长跟踪记录 - 默认情况下收集“时长”指标的跟踪记录，包括应用启动、应用前台活动、应用后台活动以及开发者插桩的任何自定义代码跟踪记录

  • event_type 为 DURATION_TRACE
  • event_name 与跟踪记录名称相同

• 跟踪记录指标 - 与开发者插桩的自定义代码跟踪记录关联的自定义指标

  • event_type 为 TRACE_METRIC
  • event_name 是指标的名称
  • parent_trace_name 是包含该指标的跟踪记录名称

• 屏幕跟踪记录 - 涵盖屏幕生命周期的跟踪记录（屏幕呈现跟踪记录）

  • event_type 为 SCREEN_TRACE
  • event_name 是前缀 _st_ 加上实际的屏幕名称

• 网络请求 - 涵盖网络请求生命周期的跟踪记录（HTTP 网络请求跟踪记录）

  • event_type 为 NETWORK_REQUEST
  • event_name 是网络请求网址的分类格式

每个性能事件都包含该事件的特性（例如客户端设备的国家/地区和运营商）以及事件特定信息：

• 时长跟踪记录、跟踪记录指标和屏幕跟踪记录包含 trace_info
• 跟踪记录指标包含 trace_info.metric_info
• 屏幕跟踪记录包含 trace_info.screen_info
• 网络跟踪记录包含 network_info

详细的数据架构

您可以对导出的数据执行哪些操作？

以下部分提供了您可以针对导出的 Performance Monitoring 数据在 BigQuery 中运行的查询示例。

匹配控制台中显示的数据

Firebase 信息中心会汇总 America/Los_Angeles 时区内的每日数据。为了与控制台中显示的内容一致，日期函数应明确将 America/Los_Angeles 设置为时区，否则日期函数将默认使用世界协调时间 (UTC)。

SELECT
  DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles') AS daily_date,
  APPROX_QUANTILES(trace_info.duration_us, 100)[OFFSET(90)] / 1000000 AS p90_seconds,
FROM `TABLE_NAME`
WHERE
  DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles')
    >= DATE_SUB( PARSE_DATE('%Y%m%d', 'YYYY-MM-DD'), INTERVAL 7 DAY)
  AND DATE(event_timestamp, 'America/Los_Angeles')
    <= PARSE_DATE('%Y%m%d', 'YYYY-MM-DD')
  AND event_name = '_app_start'
GROUP BY 1
ORDER BY 1 DESC;

按国家/地区查看应用平均启动延迟时间的详细信息

SELECT AVG(trace_info.duration_us), country
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "DURATION_TRACE"
AND event_name = "_app_start"
GROUP BY 2;

按各种条件检查冻结帧的比率

例如，您可以检查不同的无线网络类型（WiFi、4G 等）上的冻结帧的比率以及用户在应用的每个屏幕上花费的时间。

SELECT
  AVG(trace_info.duration_us / 1000000) AS seconds_on_screen,
  AVG(trace_info.screen_info.frozen_frame_ratio) AS frozen_frame_ratio,
  event_name,
  radio_type
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "SCREEN_TRACE"
GROUP BY event_name, radio_type
ORDER BY event_name, radio_type;

计算从磁盘加载某些类型的文件的缓存命中率

此分析假设您已对从磁盘加载文件的自定义代码跟踪记录进行插桩，该跟踪记录具有名为 file-extension 的自定义特性和名为 cache-hit 的自定义指标 (TRACE_METRIC)（如果缓存命中，则设置为 1，如果缓存未命中，则设置为 0）。

例如，您可以计算从磁盘加载 PNG 文件的缓存命中率：

SELECT AVG(trace_info.metric_info.metric_value) AS cache_hit_rate
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "TRACE_METRIC"
AND event_name = "cache-hit"
AND parent_trace_name = "loadFromDisk"
AND STRUCT("file-extension", "png") IN UNNEST(custom_attributes);

检查用户发出网络请求的时段

例如，您可以查看在当天的哪个时段，来自美国的用户从您的应用发出网络请求：

SELECT
  count(1) AS hourly_count,
  EXTRACT(HOUR FROM event_timestamp) AS hour_of_day
FROM `TABLE_NAME`
WHERE _PARTITIONTIME > TIMESTAMP("YYYY-MM-DD")
AND event_type = "NETWORK_REQUEST"
AND country = "US"
GROUP BY 2 ORDER BY 2;

随时随地获取 Performance Monitoring 数据

有时，您想要访问 Performance Monitoring 数据服务器端或将其推送到另一个第三方解决方案。目前，您可免费导出数据。

您可以通过以下方式导出数据：

• 使用 BigQuery 网页界面

• 运行 CLI 命令 bq extract

• 通过 API 或客户端库提交提取作业。

价格

从 Performance Monitoring 导出数据是免费的，并且 BigQuery 提供宽裕的免费使用限额。如需了解详情，请参阅 BigQuery 价格或 BigQuery 沙盒。