BigQuery'deki dışa aktarılan veriler üzerinde SQL sorguları çalıştırma

Mobil uygulamanızın Crashlytics ve (isteğe bağlı olarak) Firebase oturum verilerini BigQuery'ye aktardıktan sonra verilerle çalışmaya başlayabilirsiniz:

• SQL sorgularını kullanarak verileri analiz etme
  Özel raporlar ve özetler oluşturmak için Crashlytics verilerinizde sorgular çalıştırabilirsiniz. Bu tür özel raporlar Firebase Console'un Crashlytics kontrol panelinde bulunmadığından kilitlenme verilerini analiz etmenize ve anlamanıza yardımcı olabilir. Bu sayfanın ilerleyen bölümlerinde yer alan örnek sorgular koleksiyonuna bakın.

• Farklı veri kümelerindeki verileri birleştirme
  Örneğin, veri dışa aktarma işlemini ayarlarken Firebase oturum verilerini dışa aktarmayı seçerseniz kilitlenme sorunu yaşamayan kullanıcılar ve kilitlenme sorunu yaşanmayan oturum sayısı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz (örnek sorguya bakın).Crashlytics Ayrıca, çeşitli Firebase ürünlerinden (ör. Performance Monitoring) veya Google Analytics'ten veri aktarabilir, ardından bu verileri BigQuery'te Crashlytics verilerinizle birleştirip analiz edebilirsiniz.

• Görünüm oluşturma
  BigQuery kullanıcı arayüzünü kullanarak SQL sorgusuyla tanımlanan sanal bir tablo olan görünüm oluşturabilirsiniz. Farklı görünüm türleri ve bunların nasıl oluşturulacağı hakkında ayrıntılı talimatlar için BigQuery belgelerine bakın.

Veri kümesi şemasıyla ilgili ayrıntılar için BigQuery'te dışa aktarılan veriler için veri kümesi şeması başlıklı makaleyi inceleyin.

Not: Crashlytics verilerinin BigQuery (firebase_crashlytics veri kümesi) hizmetine doğrudan aktarılması web uygulamalarında desteklenmez. Web uygulamaları için günlükler, Crashlytics Cloud Logging paketinde (Günlük şeması bölümüne bakın) depolanır. firebase-telemetry Burada, Günlük Analizi'nde SQL sorguları çalıştırabilir veya bağlı bir BigQuery veri kümesi ya da günlük havuzu kullanabilirsiniz.

BigQuery SQL hakkında bilgi

• Etkileşimli sorgu işleri, toplu sorgu işleri ve sürekli sorgu işleri dahil olmak üzere çalıştırabileceğiniz sorgu türleri hakkında bilgi edinin.

• BigQuery içinde desteklenen ifadeler ve SQL lehçeleri hakkında bilgi edinin.

• Yapay zeka destekli asistanı (Gemini) kullanarak sorgu yazmayı öğrenin.

Crashlytics verileri için örnek sorgular

Bu bölümde, mobil uygulamanızın dışa aktarılan Crashlytics verileri ve Firebase oturum verileriyle BigQuery SQL'i nasıl kullanabileceğinizi gösteren bazı örnek durumlar ve örnek sorgular verilmiştir.

• Firebase oturum verilerini kullanarak kilitlenme sorunu yaşamayan kullanıcı metriklerini hesaplama
• Günlük kilitlenme sayısı
• En yaygın kilitlenmeleri bulma
• En çok kilitlenen 10 cihaz
• Özel anahtara göre filtreleme
• Kullanıcı kimliklerini ayıklama
• Belirli bir kilitlenme sorunuyla karşılaşan tüm kullanıcıları bulma
• Ülkeye göre dökümüyle, kilitlenme sorunundan etkilenen kullanıcı sayısı
• Bugün şu ana kadar en çok karşılaşılan 5 sorun
• DATE tarihinden bugüne kadar en çok karşılaşılan 5 sorun

1. örnek: Firebase oturum verilerini kullanarak kilitlenme içermeyen metrikleri hesaplama

En yeni sürümünüzde, kritik kullanıcı yolculuğundaki (CUJ) kilitlenmeleri gidermek için mobil uygulamanızda büyük bir yenileme yaptınız. Kullanıcılardan mükemmel yorumlar aldınız ancak uygulamanızın eskisinden daha kararlı olduğuna dair nicel kanıtlar istiyorsunuz.

Kilitlenme yaşanmayan oturum metrikleri bu bilgileri sağlamaya yardımcı olabilir. Bu metrikler, uygulamanızın genel durumunu anlamanıza yardımcı olan önemli ölçümlerdir. Firebase oturum verileri ve Crashlytics etkinlikleriyle bu metrikleri temel bir sorgu kullanarak hesaplayabilirsiniz.

Aşağıda bir Android uygulaması için örnek sorgular verilmiştir. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini (paket adı ve ANDROID yerine) kullanın.

Belirli bir sürüm için kilitlenme sorunu yaşamayan kullanıcılar:

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

Geçen hafta (son 168 saat) içinde kilitlenme sorunu yaşanmayan oturum sayısı:

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

2. örnek: Günlük kilitlenme sayısı

Mümkün olduğunca çok hatayı düzeltmek için çalıştıktan sonra ekibinizin yeni mobil fotoğraf paylaşımı uygulamasını kullanıma sunmaya hazır olduğunu düşünüyorsunuz. Ancak bunu yapmadan önce, hata giderme çalışmalarınızın uygulamayı zaman içinde daha kararlı hale getirdiğinden emin olmak için son bir ayda günlük kilitlenme sayısını kontrol etmek istiyorsunuz.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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;

3. örnek: En yaygın kilitlenmeleri bulma

Üretim planlarına doğru şekilde öncelik vermek için mobil uygulamanızda en yaygın görülen 10 kilitlenmeyi bulmak istiyorsunuz. İlgili veri noktalarını sağlayan bir sorgu oluşturuyorsunuz.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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;

4. örnek: En çok kilitlenen 10 cihaz

Sonbahar, yeni telefon sezonu. Şirketiniz, bu durumun özellikle Android'de yeni cihazlara özgü sorunların ortaya çıkacağı bir dönemin başlangıcı olduğunu biliyor. Yaklaşan uyumluluk sorunlarının önüne geçmek için geçen hafta (168 saat) en çok kilitlenme yaşayan 10 cihazı belirleyen bir sorgu oluşturuyorsunuz.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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;

5. örnek: Özel anahtara göre filtreleme

Bir mobil oyun geliştiricisi olarak, oyununuzun hangi seviyesinde en çok kilitlenme yaşandığını öğrenmek istiyorsunuz.

Bu istatistiği izlemek için current_level adlı özel bir Crashlytics anahtarı (iOS+ | Android | Flutter | Unity ) ayarlayıp kullanıcı her yeni seviyeye ulaştığında bu anahtarı güncellersiniz.

Swift

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

Objective-C

CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";

Java

Crashlytics.setInt("current_level", 3);

BigQuery hizmetine aktardığınız verilerde bu anahtarı kullanarak her kilitlenme etkinliğiyle ilişkili current_level değerlerinin dağılımını raporlayan bir sorgu yazabilirsiniz.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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

6. örnek: Kullanıcı kimliklerini ayıklama

Erken erişim kapsamında bir Android uygulamanız var. Kullanıcılarınızın çoğu uygulamayı beğeniyor ancak üç kullanıcı, normalden fazla kilitlenme sorunu yaşıyor. Sorunun kaynağını bulmak için kullanıcı kimliklerini kullanarak bu kullanıcıların tüm kilitlenme etkinliklerini çeken bir sorgu yazarsınız.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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
 

Örnek 7: Belirli bir kilitlenme sorunu yaşayan tüm kullanıcıları bulma

Ekibiniz yanlışlıkla bir grup beta test kullanıcısına kritik bir hata içeren sürüm yayınladı. Ekibiniz, yukarıdaki "En yaygın kilitlenmeleri bulma" örneğindeki sorguyu kullanarak belirli kilitlenme sorunu kimliğini belirleyebildi. Ekibiniz, bu kilitlenmeden etkilenen mobil uygulama kullanıcılarının listesini çıkarmak için bir sorgu çalıştırmak istiyor.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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;

8. örnek: Kilitlenme sorunundan etkilenen kullanıcıların sayısının ülkeye göre dökümü

Ekibiniz, yeni bir sürümün kullanıma sunulması sırasında kritik bir hata tespit etti. Belirli kilitlenme sorunu kimliğini belirlemek için yukarıdaki "En yaygın kilitlenmeleri bulma" örneğindeki sorguyu kullanabildiniz. Ekibiniz, bu kilitlenmenin dünyanın farklı ülkelerindeki kullanıcıları da etkileyip etkilemediğini öğrenmek istiyor.

Bu sorguyu yazmak için ekibinizin şunları yapması gerekir:

1. Google Analytics verilerinin BigQuery platformuna aktarılmasını etkinleştirin. Proje verilerini BigQuery'ye aktarma başlıklı makaleyi inceleyin.

2. Mobil uygulamanızı hem Google Analytics SDK'sına hem de Crashlytics SDK'sına bir kullanıcı kimliği iletecek şekilde güncelleyin.

   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. Google Analytics veri kümesindeki etkinlikleri Crashlytics veri kümesindeki kilitlenmelerle birleştirmek için kullanıcı kimliği alanını kullanan bir sorgu yazın.

   Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda bulabilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS parametresini (paket adı ve ANDROID yerine) kullanın.

   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

9. örnek: Bugün şu ana kadar en çok karşılaşılan 5 sorun

Not: Bu örnekte, Crashlytics akışı dışa aktarmanın BigQuery platformuna etkinleştirilmesi gerekir.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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;

Örnek 10: Bugün dahil, TARİH'ten bu yana en çok karşılaşılan 5 sorun

Not: Bu örnekte, Crashlytics akışı dışa aktarmanın BigQuery platformuna etkinleştirilmesi gerekir.

Güvenilir toplu verilere gerçek zamanlı bilgiler eklemek için toplu ve gerçek zamanlı tabloları birleştirme sorgusuyla birleştirebilirsiniz. event_id birincil anahtar olduğundan iki tablodaki ortak etkinlikleri tekilleştirmek için DISTINCT event_id kullanabilirsiniz.

Android uygulaması için örnek bir sorguyu aşağıda görebilirsiniz. iOS uygulaması için paket kimliğini ve IOS değerini kullanın (paket adı ve ANDROID yerine).

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;

Sırada ne var?

• Dışa aktarılan verileri ve Data Studio gibi çeşitli Google Cloud hizmetlerini kullanarak özel gösterge tabloları oluşturma

• Dışa aktarılan veriler için veri kümesi şeması hakkında bilgi edinin.