Firebase Crashlytics का डेटा BigQuery में एक्सपोर्ट करें

ज़्यादा विश्लेषण के लिए, अपने Firebase Crashlytics डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सकता है. BigQuery की मदद से, BigQuery SQL का इस्तेमाल करके डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है. साथ ही, उसे किसी दूसरे क्लाउड सेवा देने वाली कंपनी के पास एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके अलावा, Google Data Studio में विज़ुअलाइज़ेशन और कस्टम डैशबोर्ड के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जा सकता है.

BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करना

  1. Firebase कंसोल में, इंटिग्रेशन पेज पर जाएं.

  2. BigQuery कार्ड में, लिंक करें पर क्लिक करें.

  3. BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

    अगर आपको BigQuery में अपने Crashlytics डेटा को रीयल-टाइम में ऐक्सेस करना है, तो स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट पर अपग्रेड करें.

एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने पर क्या होता है?

  • डेटासेट की जगह चुनें. डेटासेट बनाने के बाद, उसकी जगह को बदला नहीं जा सकता. हालांकि, डेटासेट को किसी दूसरी जगह पर कॉपी किया जा सकता है या मैन्युअल तरीके से किसी दूसरी जगह पर ले जाया जा सकता है, यानी कि इसे फिर से बनाया जा सकता है. ज़्यादा जानने के लिए, मौजूदा एक्सपोर्ट की जगह बदलना लेख पढ़ें.

    यह जगह सिर्फ़ BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए डेटा पर लागू होती है. साथ ही, इससे Firebase कंसोल के Crashlytics डैशबोर्ड या Android Studio में इस्तेमाल के लिए सेव किए गए डेटा की जगह पर कोई असर नहीं पड़ता.

  • आपके प्रोजेक्ट के सभी ऐप्लिकेशन डिफ़ॉल्ट रूप से, BigQuery से लिंक होते हैं. साथ ही, बाद में प्रोजेक्ट में जोड़े जाने वाले ऐप्लिकेशन भी अपने-आप BigQuery से लिंक कर दिए जाते हैं. आपके पास BigQuery में डेटा भेजने वाले ऐप्लिकेशन चुनने का विकल्प होता है.

  • Firebase, आपके डेटा को BigQuery के साथ हर दिन सिंक करने की सुविधा सेट अप करता है.

    • प्रोजेक्ट को लिंक करने के बाद, आम तौर पर आपको अगले दिन के सिंक होने तक इंतज़ार करना होगा, ताकि आपके डेटा का पहला सेट BigQuery में एक्सपोर्ट किया जा सके.

    • डेटा हर दिन एक बार सिंक होता है. भले ही, आपने BigQuery में शेड्यूल किया गया कोई भी एक्सपोर्ट सेट अप किया हो. ध्यान दें कि सिंक करने के लिए शेड्यूल किए गए काम के समय और अवधि में बदलाव हो सकता है. इसलिए, हमारा सुझाव है कि एक्सपोर्ट के लिए तय किए गए समय के आधार पर, डाउनस्ट्रीम ऑपरेशन या काम शेड्यूल न करें.

  • Firebase, BigQuery में आपके मौजूदा डेटा की कॉपी एक्सपोर्ट करता है. एक्सपोर्ट के लिए डेटा का शुरुआती प्रॉपेगेशन होने में 48 घंटे लग सकते हैं.

    • लिंक किए गए हर ऐप्लिकेशन के लिए, इस एक्सपोर्ट में एक बैच टेबल शामिल होती है. इसमें हर दिन सिंक किए गए डेटा की जानकारी होती है.

    • आपके पास, BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने के बाद, बैच टेबल के लिए डेटा बैकफ़िल को मैन्युअल तौर पर शेड्यूल करने का विकल्प होता है. यह शेड्यूल, पिछले 30 दिनों तक की डेटा बैच टेबल के लिए या उस तारीख के लिए किया जा सकता है जिस दिन आपने BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की थी.

    ध्यान दें कि अगर आपने Crashlytics डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा, अक्टूबर 2024 के मध्य से पहले चालू की थी, तो डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने से 30 दिन पहले का डेटा भी बैकफ़िल किया जा सकता है.

  • अगर आपने Crashlytics से BigQuery पर स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू की है, तो लिंक किए गए सभी ऐप्लिकेशन में एक रीयल-टाइम टेबल भी होगी. इसमें लगातार अपडेट होने वाला डेटा शामिल होगा.

BigQuery पर डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा बंद करने के लिए, Firebase कंसोल में जाकर, अपने प्रोजेक्ट को अनलिंक करें.

BigQuery में कौनसा डेटा एक्सपोर्ट किया जाता है?

Firebase Crashlytics डेटा को BigQuery नाम वाले firebase_crashlytics डेटासेट में एक्सपोर्ट किया जाता है. डिफ़ॉल्ट रूप से, आपके प्रोजेक्ट में मौजूद हर ऐप्लिकेशन के लिए, Crashlytics डेटासेट में अलग-अलग टेबल बनाई जाएंगी. Firebase, टेबल के नाम ऐप्लिकेशन के आइडेंटिफ़ायर के आधार पर तय करता है. इसमें पीरियड को अंडरस्कोर में बदल दिया जाता है और आखिर में प्लैटफ़ॉर्म का नाम जोड़ दिया जाता है.

उदाहरण के लिए, com.google.test नाम वाले पैकेज वाले Android ऐप्लिकेशन का डेटा, com_google_test_ANDROID नाम वाली टेबल में होगा. इस बैच टेबल को हर दिन एक बार अपडेट किया जाता है. अगर Crashlytics को BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की जाती है, तो Crashlytics का डेटा com_google_test_ANDROID_REALTIME नाम की टेबल में रीयल टाइम में भी स्ट्रीम किया जाएगा.

टेबल की हर लाइन, ऐप्लिकेशन में हुए किसी इवेंट के बारे में बताती है. इसमें, ऐप्लिकेशन बंद होने की समस्याएं, गड़बड़ियां, और ANR शामिल हैं.

Crashlytics BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट

BigQuery स्ट्रीमिंग की मदद से, Crashlytics डेटा को रीयल टाइम में स्ट्रीम किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल, लाइव डेटा की ज़रूरत वाले किसी भी काम के लिए किया जा सकता है. जैसे, लाइव डैशबोर्ड में जानकारी दिखाना, रोल आउट को लाइव देखना या चेतावनियों और कस्टम वर्कफ़्लो को ट्रिगर करने वाली ऐप्लिकेशन की समस्याओं को मॉनिटर करना.

Crashlytics BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करने पर, बैच टेबल के साथ-साथ आपके पास रीयल टाइम टेबल भी होगी. यहां टेबल के बीच के अंतर के बारे में बताया गया है:

बैच टेबल रीयलटाइम टेबल
  • डेटा को दिन में एक बार एक्सपोर्ट किया जाता है.
  • BigQuery में एक साथ कई इवेंट लिखने से पहले, इवेंट को लंबे समय तक सेव किया जाता है.
  • डेटा को 30 दिन पहले तक बैकफ़िल किया जा सकता है*.
  • डेटा को रीयल टाइम में एक्सपोर्ट किया जाता है.
  • बैकफ़िल करने की सुविधा उपलब्ध नहीं है.

बैच टेबल, लंबे समय तक के विश्लेषण और समय के साथ रुझानों की पहचान करने के लिए बेहतरीन है. ऐसा इसलिए, क्योंकि हम इवेंट को लिखने से पहले उन्हें सुरक्षित तरीके से सेव करते हैं. साथ ही, इन्हें 30 दिनों तक टेबल में बैकफ़िल किया जा सकता है*. जब हम आपकी रीयल टाइम टेबल में डेटा डालते हैं, तो हम उसे तुरंत BigQuery में डाल देते हैं. इसलिए, यह लाइव डैशबोर्ड और कस्टम सूचनाओं के लिए सबसे सही है. इन दोनों टेबल के फ़ायदे पाने के लिए, इन्हें स्टिचिंग क्वेरी के साथ जोड़ा जा सकता है.

डिफ़ॉल्ट रूप से, रीयल टाइम टेबल में, सेगमेंट की समयसीमा 30 दिन की होती है. इसमें बदलाव करने का तरीका जानने के लिए, BigQuery दस्तावेज़ में पार्टिशन की समयसीमा सेट करना देखें.

* एक्सपोर्ट के नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करें में, बैकफ़िल की सहायता के बारे में जानकारी देखें.

Crashlytics से BigQuery पर स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करना

  1. Firebase कंसोल में, इंटिग्रेशन पेज पर जाएं.

  2. BigQuery कार्ड में, मैनेज करें पर क्लिक करें.

  3. स्ट्रीमिंग शामिल करें चेकबॉक्स को चुनें.

ऐसा करने से, लिंक किए गए सभी ऐप्लिकेशन के लिए स्ट्रीमिंग की सुविधा चालू हो जाती है.

एक्सपोर्ट किए गए डेटा का क्या किया जा सकता है?

BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए डेटा में, क्रैश का रॉ डेटा शामिल होता है. इसमें डिवाइस टाइप, ऑपरेटिंग सिस्टम, अपवाद (Android ऐप्लिकेशन) या गड़बड़ियां (Apple ऐप्लिकेशन), और Crashlytics लॉग के साथ-साथ अन्य डेटा भी शामिल होता है.

इस पेज पर आगे जाकर, देखें कि Crashlytics का कौनसा डेटा एक्सपोर्ट किया गया है और उसकी टेबल का स्कीमा क्या है.

Data Studio टेंप्लेट का इस्तेमाल करना

अपने Data Studio टेंप्लेट में रीयल टाइम डेटा चालू करने के लिए, Data Studio की मदद से, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा को विज़ुअलाइज़ करना में दिए गए निर्देशों का पालन करें.

व्यू बनाना

BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, क्वेरी को व्यू में बदला जा सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, BigQuery दस्तावेज़ में व्यू बनाना देखें.

क्वेरी चलाना

यहां दिए गए उदाहरणों में ऐसी क्वेरी दिखाई गई हैं जिन्हें अपने Crashlytics डेटा पर चलाया जा सकता है. इससे, क्रैश इवेंट के डेटा को आसानी से समझी जा सकने वाली खास जानकारी में एग्रीगेट करने वाली रिपोर्ट जनरेट की जा सकती हैं. इस तरह की रिपोर्ट, Firebase कंसोल के Crashlytics डैशबोर्ड में उपलब्ध नहीं होती हैं. इसलिए, ये रिपोर्ट क्रैश डेटा के विश्लेषण और उसे समझने में मदद कर सकती हैं.

पहला उदाहरण: दिन के हिसाब से क्रैश

ज़्यादा से ज़्यादा गड़बड़ियों को ठीक करने के बाद, आपको लगता है कि आपकी टीम अब फ़ोटो शेयर करने वाला नया ऐप्लिकेशन लॉन्च करने के लिए तैयार है. हालांकि, ऐसा करने से पहले आपको पिछले महीने के लिए, हर दिन ऐप्लिकेशन के क्रैश होने की संख्या देखनी है. इससे आपको यह पक्का करने में मदद मिलेगी कि गड़बड़ियों को ठीक करने की प्रोसेस के बाद, ऐप्लिकेशन ज़्यादा बेहतर तरीके से काम कर रहा है या नहीं.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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;

दूसरा उदाहरण: सबसे ज़्यादा क्रैश करने वाले ऐप्लिकेशन ढूंढना

आपको अपने ऐप्लिकेशन में सबसे ज़्यादा होने वाले 10 क्रैश की जानकारी चाहिए, ताकि आप प्रॉडक्शन प्लान को प्राथमिकता दे सकें. इसके लिए, आपने एक ऐसी क्वेरी बनाई है जो डेटा के काम के पॉइंट उपलब्ध कराती है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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;

तीसरा उदाहरण: क्रैश होने वाले टॉप 10 डिवाइस

फ़ॉल सीज़न में नए फ़ोन खरीदने का मौका! आपकी कंपनी को पता है कि इसका मतलब यह भी है कि डिवाइस से जुड़ी नई समस्याओं का मौसम शुरू हो गया है. खास तौर पर, Android के लिए. डिवाइसों के साथ काम करने से जुड़ी समस्याओं से पहले से निपटने के लिए, आपने एक क्वेरी बनाई है. इससे उन 10 डिवाइसों की पहचान की जा सकती है जिन पर पिछले हफ़्ते (168 घंटे) में सबसे ज़्यादा क्रैश हुए.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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;

चौथा उदाहरण: कस्टम बटन के हिसाब से फ़िल्टर करना

आप एक गेम डेवलपर हैं और आपको यह जानना है कि आपके गेम के किस लेवल में सबसे ज़्यादा क्रैश आते हैं.

उस आंकड़े को ट्रैक करने के लिए, current_level नाम की एक कस्टम Crashlytics कुंजी सेट की जाती है. साथ ही, हर बार जब उपयोगकर्ता किसी नए लेवल पर पहुंचता है, तो उसे अपडेट किया जाता है.

Swift

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

Objective-C

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Java

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

BigQuery में एक्सपोर्ट किए गए डेटा में उस कुंजी की मदद से, हर क्रैश इवेंट से जुड़ी current_level वैल्यू के डिस्ट्रिब्यूशन की रिपोर्ट करने के लिए क्वेरी लिखी जा सकती है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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

पांचवां उदाहरण: यूज़र आईडी निकालना

आपके पास Android ऐप्लिकेशन का रिलीज़ होने से पहले इस्तेमाल करने का विकल्प है. आपके ज़्यादातर उपयोगकर्ताओं को यह पसंद आया, लेकिन तीन उपयोगकर्ताओं को ऐप्लिकेशन क्रैश होने की समस्या का सामना करना पड़ा. समस्या की पूरी जानकारी पाने के लिए, एक क्वेरी लिखी जाती है. यह क्वेरी, उन उपयोगकर्ताओं के यूज़र आईडी का इस्तेमाल करके, उनके सभी क्रैश इवेंट को खींचती है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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

छठा उदाहरण: क्रैश से जुड़ी किसी खास समस्या का सामना कर रहे सभी उपयोगकर्ताओं को ढूंढना

आपकी टीम ने गलती से, बीटा टेस्टर के ग्रुप को एक गंभीर बग रिलीज़ कर दिया है. आपकी टीम, क्रैश की समस्या के आईडी की पहचान करने के लिए, ऊपर दिए गए "सबसे ज़्यादा क्रैश होने की समस्या ढूंढना" उदाहरण में दी गई क्वेरी का इस्तेमाल कर पाई. अब आपकी टीम को ऐप्लिकेशन के उन उपयोगकर्ताओं की सूची निकालने के लिए क्वेरी चलानी है जिन पर इस क्रैश का असर पड़ा है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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;

सातवां उदाहरण: ऐप्लिकेशन बंद होने की समस्या का असर जिन उपयोगकर्ताओं पर पड़ा उनकी संख्या, देश के हिसाब से बांटी गई

आपकी टीम को नई रिलीज़ के रोल आउट के दौरान, एक गंभीर गड़बड़ी का पता चला है. क्रैश की समस्या से जुड़े आईडी की पहचान करने के लिए, आपने ऊपर दिए गए "सबसे ज़्यादा क्रैश होने की समस्या ढूंढें" उदाहरण में दी गई क्वेरी का इस्तेमाल किया. आपकी टीम अब यह देखना चाहेगी कि क्या यह क्रैश, दुनिया भर के अलग-अलग देशों में मौजूद उपयोगकर्ताओं को भी हुआ है.

यह क्वेरी लिखने के लिए, आपकी टीम को ये काम करने होंगे:

  1. Google Analytics के डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करें. BigQuery में प्रोजेक्ट का डेटा एक्सपोर्ट करना लेख पढ़ें.

  2. Google Analytics SDK टूल और Crashlytics SDK टूल, दोनों में उपयोगकर्ता आईडी पास करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन को अपडेट करें.

    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. ऐसी क्वेरी लिखें जो Google Analytics डेटासेट के इवेंट को Crashlytics डेटासेट के क्रैश से जोड़ने के लिए, यूज़र आईडी फ़ील्ड का इस्तेमाल करती हो.

    यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

    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

आठवां उदाहरण: आज तक की पांच सबसे बड़ी समस्याएं

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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;

नौवां उदाहरण: DATE से लेकर आज तक की पांच सबसे बड़ी समस्याएं

भरोसेमंद बैच डेटा में रीयल-टाइम जानकारी जोड़ने के लिए, स्टिचिंग क्वेरी की मदद से बैच और रीयल-टाइम टेबल को भी जोड़ा जा सकता है. event_id एक मुख्य कुंजी है. इसलिए, दोनों टेबल से किसी भी सामान्य इवेंट को हटाने के लिए, DISTINCT event_id का इस्तेमाल किया जा सकता है.

यहां Android ऐप्लिकेशन के लिए क्वेरी का उदाहरण दिया गया है. iOS ऐप्लिकेशन के लिए, पैकेज के नाम और ANDROID के बजाय, उसके बंडल आईडी और IOS का इस्तेमाल करें.

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 >= "YYYY_MM_DD"
GROUP BY
  issue_id
ORDER BY
  events DESC
LIMIT
  5;

BigQuery में Crashlytics स्कीमा को समझना

Crashlytics से BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा सेट अप करने पर, Firebase हाल ही के इवेंट (क्रैश, गड़बड़ियां, और ANR) एक्सपोर्ट करता है. इनमें लिंक करने से दो दिन पहले तक के इवेंट भी शामिल होते हैं. साथ ही, 30 दिनों तक के डेटा को बैकफ़िल करने का विकल्प भी मिलता है.

इसके बाद, जब तक एक्सपोर्ट की सुविधा बंद नहीं की जाती, तब तक Firebase हर दिन Crashlytics इवेंट एक्सपोर्ट करता है. हर एक्सपोर्ट के बाद, डेटा को BigQuery में उपलब्ध होने में कुछ मिनट लग सकते हैं.

डेटासेट

Crashlytics, Crashlytics के डेटा के लिए BigQuery में एक नया डेटासेट बनाता है. डेटासेट में आपके पूरे प्रोजेक्ट का डेटा शामिल होता है. भले ही, उसमें एक से ज़्यादा ऐप्लिकेशन हों.

टेबल

Crashlytics आपके प्रोजेक्ट में मौजूद हर ऐप्लिकेशन के लिए, डेटासेट में एक टेबल बनाता है. ऐसा तब तक होता है, जब तक आपने उस ऐप्लिकेशन के डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा से ऑप्ट आउट नहीं किया है. Firebase, ऐप्लिकेशन के आइडेंटिफ़ायर के आधार पर टेबल को नाम देता है. इसमें पीरियड को अंडरस्कोर में बदल दिया जाता है और आखिर में प्लैटफ़ॉर्म का नाम जोड़ दिया जाता है.

उदाहरण के लिए, पैकेज का नाम com.google.test वाला Android ऐप्लिकेशन का डेटा, com_google_test_ANDROID नाम की टेबल में होगा. साथ ही, रीयलटाइम डेटा (अगर चालू है) com_google_test_ANDROID_REALTIME नाम की टेबल में होगा

टेबल में Crashlytics डेटा का स्टैंडर्ड सेट होता है. साथ ही, इसमें आपके ऐप्लिकेशन में तय की गई कस्टम Crashlytics कुंजियां भी शामिल होती हैं.

लाइन

टेबल की हर लाइन, ऐप्लिकेशन में हुई गड़बड़ी के बारे में बताती है.

कॉलम

टेबल में मौजूद कॉलम, ऐप्लिकेशन के बंद होने, गड़बड़ियों, और ANR के लिए एक जैसे होते हैं. अगर Crashlytics से BigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू है, तो रीयल टाइम टेबल में वही कॉलम होंगे जो बैच टेबल में हैं. ध्यान दें कि हो सकता है कि आपकी लाइनों में ऐसे कॉलम हों जो ऐसे इवेंट दिखाते हों जिनमें स्टैक ट्रेस न हों.

एक्सपोर्ट में शामिल कॉलम इस टेबल में दिए गए हैं:

फ़ील्ड का नाम डेटा टाइप ब्यौरा
platform स्ट्रिंग Firebase प्रोजेक्ट में रजिस्टर किया गया ऐप्लिकेशन का प्लैटफ़ॉर्म (मान्य वैल्यू: IOS या ANDROID)
bundle_identifier स्ट्रिंग Firebase प्रोजेक्ट में रजिस्टर किए गए ऐप्लिकेशन का यूनीक आइडेंटिफ़ायर (उदाहरण के लिए, com.google.gmail)
Apple प्लैटफ़ॉर्म के ऐप्लिकेशन के लिए, यह ऐप्लिकेशन का बंडल आईडी होता है.
Android ऐप्लिकेशन के लिए, यह ऐप्लिकेशन का पैकेज नाम होता है.
event_id स्ट्रिंग इवेंट का यूनीक आईडी
is_fatal बूलियन ऐप्लिकेशन क्रैश हुआ या नहीं
error_type स्ट्रिंग इवेंट में हुई गड़बड़ी का टाइप (उदाहरण के लिए, FATAL, NON_FATAL, ANR वगैरह)
issue_id स्ट्रिंग इवेंट से जुड़ी समस्या
variant_id स्ट्रिंग इस इवेंट से जुड़ा समस्या वैरिएंट
ध्यान दें कि सभी इवेंट में समस्या का कोई वैरिएंट नहीं होता.
event_timestamp TIMESTAMP इवेंट कब हुआ
device रिकॉर्ड वह डिवाइस जिस पर इवेंट हुआ
device.manufacturer स्ट्रिंग डिवाइस बनाने वाली कंपनी
device.model स्ट्रिंग डिवाइस का मॉडल
device.architecture स्ट्रिंग उदाहरण के लिए, X86_32, X86_64, ARMV7, ARM64, ARMV7S या ARMV7K
memory रिकॉर्ड डिवाइस के स्टोरेज की स्थिति
memory.used INT64 इस्तेमाल की गई मेमोरी के बाइट
memory.free INT64 बचे हुए मेमोरी बाइट
storage रिकॉर्ड डिवाइस का पर्सिस्टेंट स्टोरेज
storage.used INT64 इस्तेमाल किया गया स्टोरेज (बाइट में)
storage.free INT64 बाइट में बचा स्टोरेज
operating_system रिकॉर्ड डिवाइस पर ओएस की जानकारी
operating_system.display_version स्ट्रिंग डिवाइस पर ओएस का वर्शन
operating_system.name स्ट्रिंग डिवाइस पर ओएस का नाम
operating_system.modification_state स्ट्रिंग डिवाइस में बदलाव किया गया है या नहीं (उदाहरण के लिए, जेलब्रेक किया गया ऐप्लिकेशन MODIFIED और रूट किया गया ऐप्लिकेशन UNMODIFIED है)
operating_system.type स्ट्रिंग (सिर्फ़ Apple ऐप्लिकेशन के लिए) डिवाइस पर चलने वाले ऑपरेटिंग सिस्टम का टाइप (उदाहरण के लिए, IOS, MACOS वगैरह)
operating_system.device_type स्ट्रिंग डिवाइस का टाइप (उदाहरण के लिए, MOBILE, TABLET, TV वगैरह); इसे "डिवाइस कैटगरी" भी कहा जाता है
application रिकॉर्ड वह ऐप्लिकेशन जिसने इवेंट जनरेट किया
application.build_version स्ट्रिंग ऐप्लिकेशन के बिल्ड का वर्शन
application.display_version स्ट्रिंग
user रिकॉर्ड (ज़रूरी नहीं) ऐप्लिकेशन के उपयोगकर्ता के बारे में इकट्ठा की गई जानकारी
user.name स्ट्रिंग (ज़रूरी नहीं) उपयोगकर्ता का नाम
user.email स्ट्रिंग (ज़रूरी नहीं) उपयोगकर्ता का ईमेल पता
user.id स्ट्रिंग (ज़रूरी नहीं) उपयोगकर्ता से जुड़ा, ऐप्लिकेशन से जुड़ा आईडी
custom_keys बार-बार रिकॉर्ड करना डेवलपर के तय किए गए की-वैल्यू पेयर
custom_keys.key स्ट्रिंग डेवलपर की तय की गई कुंजी
custom_keys.value स्ट्रिंग डेवलपर की ओर से तय की गई वैल्यू
installation_uuid स्ट्रिंग एक आईडी, जो किसी यूनीक ऐप्लिकेशन और डिवाइस इंस्टॉलेशन की पहचान करता है
crashlytics_sdk_versions स्ट्रिंग इवेंट जनरेट करने वाला SDK टूल का Crashlytics वर्शन
app_orientation स्ट्रिंग उदाहरण के लिए, PORTRAIT, LANDSCAPE, FACE_UP, FACE_DOWN वगैरह.
device_orientation स्ट्रिंग उदाहरण के लिए, PORTRAIT, LANDSCAPE, FACE_UP, FACE_DOWN वगैरह.
process_state स्ट्रिंग BACKGROUND या FOREGROUND
logs बार-बार रिकॉर्ड करना Crashlytics लॉगर की मदद से जनरेट किए गए, टाइमस्टैंप वाले लॉग मैसेज. हालांकि, इसके लिए Crashlytics लॉगर की सुविधा चालू होनी चाहिए
logs.timestamp TIMESTAMP लॉग कब बनाया गया था
logs.message स्ट्रिंग लॉग किया गया मैसेज
breadcrumbs बार-बार रिकॉर्ड करना टाइमस्टैंप के साथ दिखने वाले Google Analytics ब्रेडक्रंब, अगर चालू हों
breadcrumbs.timestamp TIMESTAMP ब्रेडक्रंब से जुड़ा टाइमस्टैंप
breadcrumbs.name स्ट्रिंग ब्रेडक्रंब से जुड़ा नाम
breadcrumbs.params बार-बार रिकॉर्ड करना ब्रेडक्रंब से जुड़े पैरामीटर
breadcrumbs.params.key स्ट्रिंग ब्रेडक्रंब से जुड़ी पैरामीटर कुंजी
breadcrumbs.params.value स्ट्रिंग ब्रेडक्रंब से जुड़ी पैरामीटर वैल्यू
blame_frame रिकॉर्ड वह फ़्रेम जिसकी पहचान क्रैश या गड़बड़ी की मुख्य वजह के तौर पर की गई है
blame_frame.line INT64 फ़्रेम की फ़ाइल की लाइन नंबर
blame_frame.file स्ट्रिंग फ़्रेम फ़ाइल का नाम
blame_frame.symbol स्ट्रिंग हाइड्रेट किया गया सिंबल या अगर हाइड्रेट नहीं किया जा सकता, तो रॉ सिंबल
blame_frame.offset INT64 बाइनरी इमेज में बाइट ऑफ़सेट, जिसमें कोड मौजूद है
Java अपवादों के लिए अनसेट
blame_frame.address INT64 बाइनरी इमेज में मौजूद वह पता जिसमें कोड
Java फ़्रेम के लिए अनसेट है
blame_frame.library स्ट्रिंग उस लाइब्रेरी का डिसप्ले नेम जिसमें फ़्रेम शामिल है
blame_frame.owner स्ट्रिंग उदाहरण के लिए, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM या SYSTEM
blame_frame.blamed बूलियन Crashlytics ने यह तय किया है कि क्रैश या गड़बड़ी की वजह यह फ़्रेम है या नहीं
exceptions बार-बार रिकॉर्ड करना (सिर्फ़ Android के लिए) इस इवेंट के दौरान हुई गड़बड़ियां. नेस्ट किए गए अपवाद, समय के हिसाब से उलटे क्रम में दिखाए जाते हैं. इसका मतलब है कि आखिरी रिकॉर्ड, सबसे पहले दिखाया गया अपवाद है
exceptions.type स्ट्रिंग अपवाद का टाइप (उदाहरण के लिए, java.lang.IllegalStateException)
exceptions.exception_message स्ट्रिंग अपवाद से जुड़ा मैसेज
exceptions.nested बूलियन आखिरी बार ट्रिगर हुए अपवाद (यानी पहला रिकॉर्ड) को छोड़कर सभी के लिए True
exceptions.title स्ट्रिंग थ्रेड का टाइटल
exceptions.subtitle स्ट्रिंग थ्रेड का सबटाइटल
exceptions.blamed बूलियन अगर Crashlytics यह तय करता है कि अपवाद, गड़बड़ी या क्रैश के लिए ज़िम्मेदार है, तो यह सही है
exceptions.frames बार-बार रिकॉर्ड करना अपवाद से जुड़े फ़्रेम
exceptions.frames.line INT64 फ़्रेम की फ़ाइल की लाइन नंबर
exceptions.frames.file स्ट्रिंग फ़्रेम फ़ाइल का नाम
exceptions.frames.symbol स्ट्रिंग हाइड्रेट किया गया सिंबल या अगर हाइड्रेट नहीं किया जा सकता, तो रॉ सिंबल
exceptions.frames.offset INT64 बाइनरी इमेज में बाइट ऑफ़सेट, जिसमें कोड मौजूद है
Java अपवादों के लिए अनसेट
exceptions.frames.address INT64 बाइनरी इमेज में मौजूद वह पता जिसमें कोड
Java फ़्रेम के लिए अनसेट है
exceptions.frames.library स्ट्रिंग उस लाइब्रेरी का डिसप्ले नेम जिसमें फ़्रेम शामिल है
exceptions.frames.owner स्ट्रिंग उदाहरण के लिए, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM या SYSTEM
exceptions.frames.blamed बूलियन Crashlytics ने यह तय किया है कि क्रैश या गड़बड़ी की वजह यह फ़्रेम है या नहीं
error बार-बार रिकॉर्ड करना (सिर्फ़ Apple के ऐप्लिकेशन के लिए) नुकसान न पहुंचाने वाली गड़बड़ियां
error.queue_name स्ट्रिंग वह सूची जिस पर थ्रेड चल रहा था
error.code INT64 ऐप्लिकेशन के कस्टम लॉग किए गए NSError से जुड़ा गड़बड़ी कोड
error.title स्ट्रिंग थ्रेड का टाइटल
error.subtitle स्ट्रिंग थ्रेड का सबटाइटल
error.blamed बूलियन क्या Crashlytics ने यह तय किया है कि गड़बड़ी का मकसद यह फ़्रेम है
error.frames बार-बार रिकॉर्ड करना स्टैक ट्रेस के फ़्रेम
error.frames.line INT64 फ़्रेम की फ़ाइल की लाइन नंबर
error.frames.file स्ट्रिंग फ़्रेम फ़ाइल का नाम
error.frames.symbol स्ट्रिंग हाइड्रेट किया गया सिंबल या अगर हाइड्रेट नहीं किया जा सकता, तो रॉ सिंबल
error.frames.offset INT64 कोड वाली बाइनरी इमेज में बाइट ऑफ़सेट
error.frames.address INT64 बाइनरी इमेज में मौजूद वह पता जिसमें कोड है
error.frames.library स्ट्रिंग उस लाइब्रेरी का डिसप्ले नेम जिसमें फ़्रेम शामिल है
error.frames.owner स्ट्रिंग उदाहरण के लिए, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM या SYSTEM
error.frames.blamed बूलियन क्या Crashlytics ने यह तय किया है कि गड़बड़ी का मकसद यह फ़्रेम है
threads बार-बार रिकॉर्ड करना इवेंट के समय मौजूद थ्रेड
threads.crashed बूलियन थ्रेड क्रैश हुआ है या नहीं
threads.thread_name स्ट्रिंग थ्रेड का नाम
threads.queue_name स्ट्रिंग (सिर्फ़ Apple ऐप्लिकेशन के लिए) वह कतार जिस पर थ्रेड चल रहा था
threads.signal_name स्ट्रिंग उस सिग्नल का नाम जिसकी वजह से ऐप्लिकेशन क्रैश हुआ. यह सिर्फ़ क्रैश हुई नेटिव थ्रेड में मौजूद होता है
threads.signal_code स्ट्रिंग सिग्नल का कोड, जिसकी वजह से ऐप्लिकेशन क्रैश हुआ; यह सिर्फ़ क्रैश हुई नेटिव थ्रेड में मौजूद होता है
threads.crash_address INT64 उस सिग्नल का पता जिसकी वजह से ऐप्लिकेशन क्रैश हुआ; यह सिर्फ़ क्रैश हुई नेटिव थ्रेड में मौजूद होता है
threads.code INT64 (सिर्फ़ Apple के ऐप्लिकेशन के लिए) ऐप्लिकेशन के कस्टम लॉग किए गए NSError का गड़बड़ी कोड
threads.title स्ट्रिंग थ्रेड का टाइटल
threads.subtitle स्ट्रिंग थ्रेड का सबटाइटल
threads.blamed बूलियन Crashlytics ने यह तय किया है कि क्रैश या गड़बड़ी की वजह यह फ़्रेम है या नहीं
threads.frames बार-बार रिकॉर्ड करना थ्रेड के फ़्रेम
threads.frames.line INT64 फ़्रेम की फ़ाइल की लाइन नंबर
threads.frames.file स्ट्रिंग फ़्रेम फ़ाइल का नाम
threads.frames.symbol स्ट्रिंग हाइड्रेट किया गया सिंबल या अगर हाइड्रेट नहीं किया जा सकता, तो रॉ सिंबल
threads.frames.offset INT64 कोड वाली बाइनरी इमेज में बाइट ऑफ़सेट
threads.frames.address INT64 बाइनरी इमेज में मौजूद वह पता जिसमें कोड है
threads.frames.library स्ट्रिंग उस लाइब्रेरी का डिसप्ले नेम जिसमें फ़्रेम शामिल है
threads.frames.owner स्ट्रिंग उदाहरण के लिए, DEVELOPER, VENDOR, RUNTIME, PLATFORM या SYSTEM
threads.frames.blamed बूलियन क्या Crashlytics ने यह तय किया है कि गड़बड़ी का मकसद यह फ़्रेम है
unity_metadata.unity_version स्ट्रिंग इस डिवाइस पर Unity का वर्शन
unity_metadata.debug_build बूलियन अगर यह डीबग बिल्ड है
unity_metadata.processor_type स्ट्रिंग प्रोसेसर का टाइप
unity_metadata.processor_count INT64 प्रोसेसर (कोर) की संख्या
unity_metadata.processor_frequency_mhz INT64 प्रोसेसर की फ़्रीक्वेंसी, मेगाहर्ट्ज़ में
unity_metadata.system_memory_size_mb INT64 एमबी में सिस्टम की मेमोरी का साइज़
unity_metadata.graphics_memory_size_mb INT64 एमबी में ग्राफ़िक्स मेमोरी
unity_metadata.graphics_device_id INT64 ग्राफ़िक डिवाइस का आइडेंटिफ़ायर
unity_metadata.graphics_device_vendor_id INT64 ग्राफ़िक प्रोसेसर के वेंडर का आइडेंटिफ़ायर
unity_metadata.graphics_device_name स्ट्रिंग ग्राफ़िक डिवाइस का नाम
unity_metadata.graphics_device_vendor स्ट्रिंग ग्राफ़िक डिवाइस का वेंडर
unity_metadata.graphics_device_version स्ट्रिंग ग्राफ़िक डिवाइस का वर्शन
unity_metadata.graphics_device_type स्ट्रिंग ग्राफ़िक्स डिवाइस का टाइप
unity_metadata.graphics_shader_level INT64 ग्राफ़िक का शेडर लेवल
unity_metadata.graphics_render_target_count INT64 ग्राफ़िक रेंडरिंग टारगेट की संख्या
unity_metadata.graphics_copy_texture_support स्ट्रिंग Unity API में बताए गए तरीके के मुताबिक, ग्राफ़िक टेक्सचर को कॉपी करने की सुविधा
unity_metadata.graphics_max_texture_size INT64 टेक्सचर रेंडर करने के लिए तय किया गया ज़्यादा से ज़्यादा साइज़
unity_metadata.screen_size_px स्ट्रिंग स्क्रीन का साइज़, पिक्सल में. इसे चौड़ाई x ऊंचाई के तौर पर फ़ॉर्मैट किया जाता है
unity_metadata.screen_resolution_dpi स्ट्रिंग फ़्लोटिंग पॉइंट नंबर के तौर पर स्क्रीन की डीपीआई
unity_metadata.screen_refresh_rate_hz INT64 स्क्रीन की रीफ़्रेश दर, हर्ट्ज़ में

Data Studio की मदद से, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics डेटा को विज़ुअलाइज़ करना

Google Data Studio, BigQuery में मौजूद आपके Crashlytics डेटासेट को ऐसी रिपोर्ट में बदल देता है जिन्हें पढ़ना और शेयर करना आसान होता है. साथ ही, इन्हें अपनी ज़रूरत के हिसाब से बनाया जा सकता है.

Data Studio का इस्तेमाल करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Data Studio की शुरुआती गाइड, Data Studio में आपका स्वागत है देखें.

Crashlytics रिपोर्ट टेंप्लेट का इस्तेमाल करना

Data Studio में Crashlytics के लिए एक सैंपल रिपोर्ट होती है. इसमें, एक्सपोर्ट किए गए Crashlytics BigQuery स्कीमा के डाइमेंशन और मेट्रिक का पूरा सेट शामिल होता है. अगर आपने Crashlytics BigQuery पर स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू की है, तो उस डेटा को Data Studio टेंप्लेट के रीयल टाइम रुझान पेज पर देखा जा सकता है.अपने ऐप्लिकेशन के क्रैश के रॉ डेटा के आधार पर, नई रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन तुरंत बनाने के लिए, सैंपल को टेंप्लेट के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है:

  1. Crashlytics Data Studio डैशबोर्ड टेंप्लेट खोलें.

  2. सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, टेंप्लेट का इस्तेमाल करें पर क्लिक करें.

  3. नया डेटा सोर्स ड्रॉप-डाउन में, नया डेटा सोर्स बनाएं चुनें.

  4. BigQuery कार्ड पर, चुनें पर क्लिक करें.

  5. एक्सपोर्ट किया गया Crashlytics डेटा दिखाने वाली टेबल चुनने के लिए, मेरे प्रोजेक्ट > PROJECT_ID > firebase_crashlytics > TABLE_NAME चुनें.

    आपकी बैच टेबल हमेशा चुनने के लिए उपलब्ध होती है. अगर CrashlyticsBigQuery में स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट की सुविधा चालू है, तो रीयल टाइम टेबल चुनी जा सकती है.

  6. कॉन्फ़िगरेशन में जाकर, Crashlytics टेंप्लेट लेवल को डिफ़ॉल्ट पर सेट करें.

  7. नया डेटा सोर्स बनाने के लिए, कनेक्ट करें पर क्लिक करें.

  8. Crashlytics टेंप्लेट पर वापस जाने के लिए, रिपोर्ट में जोड़ें पर क्लिक करें.

  9. आखिर में, Crashlytics Data Studio डैशबोर्ड टेंप्लेट की कॉपी बनाने के लिए, रिपोर्ट बनाएं पर क्लिक करें.

एक्सपोर्ट के नए इंफ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करना

अक्टूबर 2024 के मध्य में, Crashlytics ने Crashlytics डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट करने के लिए, एक नया इन्फ़्रास्ट्रक्चर लॉन्च किया. फ़िलहाल, इस नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करना ज़रूरी नहीं है.

यह नया इंफ़्रास्ट्रक्चर, Crashlytics डेटासेट की जगहों के लिए काम करता है, जो अमेरिका से बाहर हैं.

  • अगर आपने अक्टूबर 2024 के मध्य से पहले डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की थी, तो अब आपके पास BigQuery के साथ काम करने वाले किसी भी डेटासेट की जगह पर, डेटा एक्सपोर्ट करने की जगह बदलने का विकल्प है.

  • अगर आपने अक्टूबर 2024 के मध्य या उसके बाद डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू की है, तो सेटअप के दौरान BigQuery के साथ काम करने वाली डेटासेट की जगह चुनी जा सकती है.

नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर में एक और अंतर यह है कि यह एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करने से पहले के डेटा को बैकफ़िल नहीं करता. (पुराने इन्फ़्रास्ट्रक्चर की मदद से, चालू होने की तारीख से 30 दिन पहले तक बैकफ़िल किया जा सकता था.) नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर में, पिछले 30 दिनों तक के बैकफ़िल या BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने की सुविधा चालू करने की तारीख तक के बैकफ़िल किए जा सकते हैं. हालांकि, दोनों में से जो भी तारीख हाल ही की होगी उसी तक बैकफ़िल किए जा सकते हैं.

अपग्रेड करने से जुड़ी ज़रूरी शर्तें

नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करने से पहले, पक्का करें कि आपने ये ज़रूरी शर्तें पूरी कर ली हों: आपकी मौजूदा बैच BigQuery टेबल में, रजिस्टर किए गए Firebase ऐप्लिकेशन के लिए सेट किए गए बंडल आईडी या पैकेज के नाम से मैच करने वाले आइडेंटिफ़ायर मौजूद हों.

उदाहरण के लिए:

  • अगर आपके पास com_yourcompany_yourproject_IOS नाम की BigQuery टेबल है, तो आपके Firebase प्रोजेक्ट में बंडल आईडी com.yourcompany.yourproject के साथ Firebase iOS+ ऐप्लिकेशन रजिस्टर होना चाहिए.

  • अगर आपके पास com_yourcompany_yourproject_ANDROID नाम की BigQuery टेबल है, तो आपके Firebase प्रोजेक्ट में पैकेज के नाम com.yourcompany.yourproject के साथ Firebase Android ऐप्लिकेशन रजिस्टर होना चाहिए.

अपने Firebase प्रोजेक्ट में रजिस्टर किए गए सभी Firebase ऐप्लिकेशन ढूंढने का तरीका यहां बताया गया है:

  1. Firebase कंसोल में, अपने प्रोजेक्ट सेटिंग पर जाएं.

  2. नीचे की ओर स्क्रोल करके आपके ऐप्लिकेशन कार्ड पर जाएं. इसके बाद, ऐप्लिकेशन की जानकारी देखने के लिए, उस Firebase ऐप्लिकेशन पर क्लिक करें जिसमें आईडी शामिल है.

एक्सपोर्ट के नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर की मदद से, रजिस्टर किए गए Firebase ऐप्लिकेशन के लिए सेट किए गए पैकेज के नाम या बंडल आईडी के आधार पर, हर ऐप्लिकेशन का डेटा एक्सपोर्ट किया जाएगा. BigQuery वर्कफ़्लो में रुकावट न आए, इसके लिए यह पक्का करना ज़रूरी है कि आपकी मौजूदा बैच टेबल में पहले से ही सही नाम मौजूद हों. इससे, नया इन्फ़्रास्ट्रक्चर मौजूदा टेबल में सारा नया डेटा जोड़ पाएगा. अगर आपकी बैच टेबल के नाम, रजिस्टर किए गए Firebase ऐप्लिकेशन से मेल नहीं खाते, लेकिन आपको फिर भी अपग्रेड करना है, तो Firebase की सहायता टीम से संपर्क करें.

नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करने का तरीका

अगर आपने डेटा एक्सपोर्ट की सुविधा पहले ही चालू कर दी है, तो नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर अपग्रेड करने के लिए, Crashlytics डेटा एक्सपोर्ट को टॉगल करके बंद करें और फिर Firebase कंसोल में जाकर, उसे फिर से चालू करें.

यहां इस बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है:

  1. Firebase कंसोल में, इंटिग्रेशन पेज पर जाएं.

  2. BigQuery कार्ड में, मैनेज करें पर क्लिक करें.

  3. एक्सपोर्ट की सुविधा बंद करने के लिए, Crashlytics स्लाइडर को टॉगल करें. जब कहा जाए, तब पुष्टि करें कि आपको डेटा एक्सपोर्ट की प्रोसेस बंद करनी है.

  4. एक्सपोर्ट की सुविधा को फिर से चालू करने के लिए, Crashlytics स्लाइडर को तुरंत फिर से चालू करें. जब आपसे कहा जाए, तब पुष्टि करें कि आपको डेटा एक्सपोर्ट करना है.

    Crashlytics से BigQuery में डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, अब एक्सपोर्ट के नए इन्फ़्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल किया जा रहा है.