אפשר לייצא את הנתונים מ-Firebase Crashlytics אל BigQuery כדי לבצע ניתוח נוסף. BigQuery מאפשר לכם לנתח את הנתונים באמצעות SQL, לייצא אותם לספק ענן אחר ולהשתמש בהם להמחשה וליצירת מרכזי בקרה בהתאמה אישית באמצעות Google Data Studio.BigQuery
הפעלת הייצוא אל BigQuery
במסוף Firebase, עוברים לדף Integrations.
בכרטיס BigQuery, לוחצים על קישור.
פועלים לפי ההוראות במסך כדי להפעיל את הייצוא אל BigQuery.
אם אתם רוצים גישה לנתונים של Crashlytics ב-BigQuery כמעט בזמן אמת, כדאי לשדרג לייצוא בסטרימינג.
מה קורה כשמפעילים את האפשרות לייצוא?
בוחרים את המיקום של מערך הנתונים. אי אפשר לשנות את המיקום אחרי שיוצרים מערך הנתונים, אבל אפשר להעתיק את מערך הנתונים למיקום אחר או להעביר ידנית את מערך הנתונים למיקום אחר (ליצור אותו מחדש). מידע נוסף זמין במאמר שינוי המיקום של ייצוא קיים.
המיקום הזה רלוונטי רק לנתונים שמיוצאים אל BigQuery, והוא לא משפיע על מיקום הנתונים שמאוחסנים לשימוש בלוח הבקרה של Crashlytics במסוף Firebase או ב-Android Studio.
כברירת מחדל, כל האפליקציות בפרויקט מקושרות אל BigQuery וכל האפליקציות שתוסיפו לפרויקט במועד מאוחר יותר יקושרו באופן אוטומטי אל BigQuery. אפשר לקבוע אילו אפליקציות ישלחו נתונים.
מערכת Firebase מגדירה סנכרון יומי של הנתונים אל BigQuery.
אחרי שמקשרים את הפרויקט, בדרך כלל צריך לחכות עד לסנכרון של היום הבא כדי שהקבוצה הראשונה של הנתונים תיוצא אל BigQuery.
הסנכרון היומי מתבצע פעם ביום, ללא קשר לייצוא מתוזמן שאולי הגדרתם ב-BigQuery. שימו לב שהתזמון והמשך של עבודת הסנכרון יכולים להשתנות, ולכן לא מומלץ לתזמן פעולות או עבודות במורד הזרם על סמך תזמון ספציפי של הייצוא.
Firebase מייצא עותק של הנתונים הקיימים אל BigQuery. ההפצה הראשונית של נתונים לייצוא עשויה להימשך עד 48 שעות.
לכל אפליקציה מקושרת, הייצוא הזה כולל טבלת אצווה שמכילה את הנתונים מהסנכרון היומי.
אפשר לתזמן באופן ידני מילוי חוסרים בנתונים בטבלת האצווה עד 30 הימים האחרונים או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (התאריך המאוחר מביניהם).
הערה: אם הפעלתם את הייצוא של נתוני Crashlytics לפני אמצע אוקטובר 2024, תוכלו גם למלא חוסרים בנתונים מ-30 ימים לפני היום שבו הפעלתם את הייצוא.
אם מפעילים ייצוא בסטרימינג אל CrashlyticsBigQuery, כל האפליקציות המקושרות יכללו גם טבלה בזמן אמת עם נתונים שמתעדכנים כל הזמן.
כדי להשבית את הייצוא אל BigQuery, צריך לבטל את הקישור של הפרויקט במסוף Firebase.
אילו נתונים מיוצאים אל BigQuery?
הנתונים של Firebase Crashlytics מיוצאים למערך נתונים BigQuery בשם firebase_crashlytics
. כברירת מחדל, טבלאות נפרדות ייווצרו בתוך מערך הנתונים Crashlytics לכל אפליקציה בפרויקט. שמות הטבלאות ב-Firebase מבוססים על המזהה של האפליקציה, עם נקודות שהומרו לקווים תחתונים, ושם הפלטפורמה מצורף בסוף.
לדוגמה, נתונים של אפליקציה ל-Android עם שם החבילה com.google.test
יהיו בטבלה בשם com_google_test_ANDROID
. טבלת החבילות הזו מתעדכנת פעם ביום. אם מפעילים Crashlytics ייצוא בסטרימינג אל
BigQuery, אז Crashlytics הנתונים גם יועברו בסטרימינג בזמן אמת
לטבלה בשם com_google_test_ANDROID_REALTIME
.
כל שורה בטבלה מייצגת אירוע שהתרחש באפליקציה, כולל קריסות, שגיאות לא חמורות ומקרי ANR.
ייצוא בסטרימינג אל CrashlyticsBigQuery
אפשר להזרים את נתוני Crashlytics בזמן אמת באמצעות הזרמה של BigQuery. אפשר להשתמש בו לכל מטרה שדורשת נתונים בזמן אמת, כמו הצגת מידע בלוח בקרה בזמן אמת, צפייה בהשקה בזמן אמת או מעקב אחרי בעיות באפליקציה שמפעילות התראות ותהליכי עבודה מותאמים אישית.
BigQueryBigQueryכשמפעילים Crashlytics ייצוא בסטרימינג אל BigQuery, בנוסף לטבלת האצווה תהיה גם טבלה בזמן אמת. אלה ההבדלים שכדאי להכיר בין הטבלאות:
טבלת חבילות | טבלה בזמן אמת |
---|---|
|
|
הטבלה של העיבוד באצווה מתאימה במיוחד לניתוח לטווח ארוך ולזיהוי מגמות לאורך זמן, כי אנחנו מאחסנים את האירועים באופן עמיד לפני שאנחנו כותבים אותם, ואפשר לבצע מילוי חוזר של נתונים בטבלה עד 30 יום*. כשכותבים נתונים לטבלה בזמן אמת, הנתונים נכתבים מיד ל-BigQuery, ולכן הטבלה הזו מתאימה ללוחות בקרה בזמן אמת ולהתראות בהתאמה אישית. אפשר לשלב את שתי הטבלאות האלה באמצעות שאילתת איחוד כדי ליהנות מהיתרונות של שתיהן.
כברירת מחדל, לטבלה בזמן אמת יש מועד תפוגה של 30 יום למחיצות. איך מגדירים את תאריך התפוגה של המחיצהBigQuery
* פרטים על תמיכה בהשלמת נתונים חסרים מופיעים במאמר שדרוג לתשתית הייצוא החדשה.
הפעלת ייצוא של סטרימינג ב-Crashlytics אל BigQuery
במסוף Firebase, עוברים לדף Integrations.
בכרטיס BigQuery, לוחצים על ניהול.
מסמנים את התיבה Include streaming (הכללת סטרימינג).
הפעולה הזו מפעילה את הסטרימינג לכל האפליקציות המקושרות.
מה אפשר לעשות עם הנתונים המיוצאים?
ייצוא ל-BigQuery מכיל נתוני קריסה גולמיים, כולל סוג המכשיר, מערכת ההפעלה, חריגים (אפליקציות ל-Android) או שגיאות (אפליקציות של אפל) ויומנים של Crashlytics, וגם נתונים אחרים.
בהמשך הדף מפורט בדיוק אילו נתוני Crashlytics מיוצאים ומוצגת סכימת הטבלה שלהם.
שימוש בתבנית של Data Studio
כדי להפעיל נתונים בזמן אמת בתבנית Data Studio, פועלים לפי ההוראות במאמר הצגת נתונים מ-Crashlytics בתצוגה חזותית באמצעות Data Studio.
יצירת תצוגות
אפשר להפוך שאילתות לתצוגות באמצעות ממשק המשתמש של BigQuery. הוראות מפורטות זמינות במאמר יצירת תצוגות בתיעוד של BigQuery.
הרצת שאילתות
בדוגמאות הבאות מוצגות שאילתות שאפשר להריץ על נתוני Crashlytics כדי ליצור דוחות שמסכמים את נתוני אירועי הקריסה בצורה קלה יותר להבנה. מכיוון שסוגי הדוחות האלה לא זמינים בלוח הבקרה של Crashlytics ב-Firebase, הם יכולים להשלים את הניתוח שלכם ולעזור לכם להבין את נתוני הקריסות.
דוגמה 1: קריסות לפי יום
אחרי שפעלתם לתיקון כמה שיותר באגים, אתם חושבים שהצוות שלכם מוכן סוף סוף להשיק את אפליקציית שיתוף התמונות החדשה. לפני ההשקה, אתם רוצים לבדוק את מספר הקריסות ביום בחודש האחרון, כדי לוודא שסשן הבאג-באשינג שיפר את יציבות האפליקציה לאורך זמן.
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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;
דוגמה 2: איתור קריסות נפוצות
כדי לתעדף נכון את תוכניות הייצור, אתם רוצים למצוא את 10 הקריסות הנפוצות ביותר באפליקציה. אתם יוצרים שאילתה שמספקת את נקודות הנתונים הרלוונטיות.
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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;
דוגמה 3: 10 המכשירים המובילים שבהם האפליקציה קורסת
הסתיו הוא העונה של הטלפונים החדשים! בחברה שלכם יודעים שזה אומר גם שהגיעה העונה של בעיות חדשות שספציפיות למכשירים – במיוחד ל-Android. כדי להקדים את הבעיות הפוטנציאליות בתאימות, יצרתם שאילתה שמזהה את 10 המכשירים שחוו הכי הרבה קריסות בשבוע האחרון (168 שעות).
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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;
דוגמה 4: סינון לפי מפתח מותאם אישית
אתם מפתחי משחקים שרוצים לדעת באיזה שלב במשחק יש הכי הרבה קריסות.
כדי לעקוב אחרי הנתון הזה, מגדירים מפתח מותאם אישית Crashlytics בשם current_level
, ומעדכנים אותו בכל פעם שהמשתמש מגיע לרמה חדשה.
Swift
Crashlytics.sharedInstance().setIntValue(3, forKey: "current_level");
Objective-C
CrashlyticsKit setIntValue:3 forKey:@"current_level";
Java
Crashlytics.setInt("current_level", 3);
אחרי שתייצאו את המפתח הזה ל-BigQuery, תוכלו לכתוב שאילתה כדי לדווח על חלוקת הערכים של current_level
שמשויכים לכל אירוע קריסה.
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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
דוגמה 5: חילוץ User ID
יש לך אפליקציית Android בגישה מוקדמת. רוב המשתמשים אוהבים את האפליקציה, אבל שלושה מהם נתקלו במספר חריג של קריסות. כדי להבין את הבעיה, כותבים שאילתה שמביאה את כל אירועי הקריסה של המשתמשים האלה באמצעות מזהי המשתמשים שלהם.
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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
דוגמה 6: חיפוש של כל המשתמשים שנתקלים בבעיה ספציפית של קריסה
הצוות שלך פרסם בטעות באג קריטי לקבוצה של בודקי בטא. הצוות שלך הצליח להשתמש בשאילתה מהדוגמה 'איתור קריסות נפוצות' שלמעלה כדי לזהות את מזהה בעיית הקריסה הספציפית. עכשיו הצוות שלך רוצה להריץ שאילתה כדי לחלץ את רשימת המשתמשים באפליקציה שהושפעו מהקריסה הזו.
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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;
דוגמה 7: מספר המשתמשים שהושפעו מבעיית קריסה, בפירוט לפי מדינה
הצוות שלך זיהה באג קריטי במהלך ההשקה של גרסה חדשה. יכולתם להשתמש בשאילתה מהדוגמה 'איתור קריסות נפוצות' שלמעלה כדי לזהות את מזהה בעיית הקריסה הספציפית. עכשיו הצוות רוצה לדעת אם הקריסה הזו התרחשה גם אצל משתמשים במדינות שונות ברחבי העולם.
כדי לכתוב את השאילתה הזו, הצוות שלכם יצטרך לבצע את הפעולות הבאות:
הפעלת ייצוא של נתוני Google Analytics אל BigQuery. מידע נוסף על ייצוא נתוני פרויקט ל-BigQuery
מעדכנים את האפליקציה כדי להעביר מזהה משתמש גם אל Google Analytics SDK וגם אל Crashlytics SDK.
Swift
Crashlytics.sharedInstance().setUserIdentifier("123456789"); Analytics.setUserID("123456789");
Objective-C
CrashlyticsKit setUserIdentifier:@"123456789"; FIRAnalytics setUserID:@"12345678 9";
Java
Crashlytics.setUserIdentifier("123456789"); mFirebaseAnalytics.setUserId("123456789");
כותבים שאילתה שמשתמשת בשדה מזהה המשתמש כדי לאחד אירועים במערך הנתונים Google Analytics עם קריסות במערך הנתונים Crashlytics.
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציה ל-Android. באפליקציה ל-iOS, משתמשים במזהה החבילה שלה וב-
IOS
(במקום שם החבילה וב-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
דוגמה 8: 5 הבעיות העיקריות שהיו היום עד עכשיו
Crashlyticsהנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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;
דוגמה 9: 5 הבעיות העיקריות מאז תאריך מסוים, כולל היום
Crashlyticsאפשר גם לשלב את הטבלאות של נתוני האצווה ושל הנתונים בזמן אמת באמצעות שאילתת שילוב, כדי להוסיף מידע בזמן אמת לנתוני האצווה המהימנים. event_id
הוא מפתח ראשי, ולכן אפשר להשתמש ב-DISTINCT event_id
כדי לבטל כפילויות של אירועים נפוצים משתי הטבלאות.
הנה דוגמה לשאילתה של אפליקציית Android. באפליקציית iOS, צריך להשתמש במזהה החבילה שלה וב-IOS
(במקום שם החבילה ו-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 >= "YYYY_MM_DD" GROUP BY issue_id ORDER BY events DESC LIMIT 5;
הסבר על סכימת Crashlytics ב-BigQuery
כשמגדירים ייצוא נתונים מ-Firebase אל BigQuery, המערכת מייצאת אירועים מהזמן האחרון (קריסות, שגיאות לא קריטיות ואירועי ANR), כולל אירועים מיומיים לפני הקישור, עם אפשרות למילוי חוסרים (backfill) של עד 30 ימים.Crashlytics
מנקודה זו ואילך, עד שתשביתו את הייצוא, מערכת Firebase תייצא אירועים Crashlytics מדי יום. יכול להיות שיעברו כמה דקות עד שהנתונים יהיו זמינים ב-BigQuery אחרי כל ייצוא.
מערכי נתונים
Crashlytics יוצר מערך נתונים חדש ב-BigQuery עבור Crashlytics הנתונים. מערך הנתונים כולל את כל הפרויקט, גם אם הוא כולל כמה אפליקציות.
טבלאות
Crashlytics יוצר טבלה במערך הנתונים לכל אפליקציה בפרויקט, אלא אם בחרתם להחריג את האפליקציה הזו מייצוא הנתונים. מערכת Firebase נותנת לטבלאות שמות על סמך המזהה של האפליקציה, כאשר הנקודות מומרות לקווים תחתונים, ושם הפלטפורמה מצורף בסוף.
לדוגמה, נתונים של אפליקציה ל-Android עם שם החבילה com.google.test
יהיו בטבלה בשם com_google_test_ANDROID
, ונתונים בזמן אמת (אם האפשרות הזו מופעלת) יהיו בטבלה בשם com_google_test_ANDROID_REALTIME
.
הטבלאות מכילות קבוצה סטנדרטית של נתוני Crashlytics, בנוסף לכל מפתח Crashlytics מותאם אישית שהגדרתם באפליקציה.
שורות
כל שורה בטבלה מייצגת שגיאה שהאפליקציה נתקלה בה.
עמודות
העמודות בטבלה זהות עבור קריסות, שגיאות לא חמורות ומקרי ANR. אם מפעילים ייצוא בסטרימינג של Crashlytics אל BigQuery, הטבלה בזמן אמת תכלול את אותן עמודות כמו הטבלה של הייצוא באצווה. שימו לב: יכול להיות שיהיו לכם עמודות בשורות שמייצגות אירועים שלא כוללים עקבות מחסנית.
העמודות בתוך הייצוא מפורטות בטבלה הזו:
שם השדה | סוג הנתונים | תיאור |
---|---|---|
platform |
מחרוזת | הפלטפורמה של האפליקציה כפי שהיא רשומה בפרויקט Firebase
(ערכים תקינים: IOS או ANDROID )
|
bundle_identifier |
מחרוזת | המזהה הייחודי של האפליקציה כפי שנרשם בפרויקט Firebase
(לדוגמה, com.google.gmail באפליקציות לפלטפורמת Apple, זהו מזהה החבילה של האפליקציה. באפליקציות ל-Android, זהו שם החבילה של האפליקציה. |
event_id |
מחרוזת | המזהה הייחודי של האירוע |
is_fatal |
בוליאני | אם האפליקציה קרסה |
error_type |
מחרוזת | סוג השגיאה של האירוע (לדוגמה, FATAL ,
NON_FATAL , ANR וכו') |
issue_id |
מחרוזת | הבעיה שמשויכת לאירוע |
variant_id |
מחרוזת | הווריאציה של הבעיה שמשויכת לאירוע הזה שימו לב: לא לכל האירועים משויכת וריאציה של בעיה. |
event_timestamp |
חותמת זמן | מתי האירוע התרחש |
device |
רשומה | המכשיר שבו התרחש האירוע |
device.manufacturer |
מחרוזת | יצרן המכשיר |
device.model |
מחרוזת | דגם המכשיר |
device.architecture |
מחרוזת | לדוגמה, X86_32 , X86_64 , ARMV7 , ARM64 , ARMV7S או ARMV7K |
memory |
רשומה | סטטוס הזיכרון של המכשיר |
memory.used |
INT64 | בייטים של זיכרון בשימוש |
memory.free |
INT64 | בייטים של זיכרון שנשארו |
storage |
רשומה | האחסון המתמיד של המכשיר |
storage.used |
INT64 | בייטים של נפח אחסון בשימוש |
storage.free |
INT64 | נפח האחסון הפנוי שנותר |
operating_system |
רשומה | פרטי מערכת ההפעלה במכשיר |
operating_system.display_version |
מחרוזת | גרסת מערכת ההפעלה במכשיר |
operating_system.name |
מחרוזת | השם של מערכת ההפעלה במכשיר |
operating_system.modification_state |
מחרוזת | האם המכשיר עבר שינוי (לדוגמה, אפליקציה שנפרצה היא MODIFIED ואפליקציה שעברה רוט היא UNMODIFIED ) |
operating_system.type |
מחרוזת | (אפליקציות של אפל בלבד) סוג מערכת ההפעלה שפועלת במכשיר (לדוגמה, IOS , MACOS וכו') |
operating_system.device_type |
מחרוזת | סוג המכשיר (לדוגמה, MOBILE , TABLET , TV וכו'); נקרא גם 'קטגוריית מכשיר' |
application |
רשומה | האפליקציה שיצרה את האירוע |
application.build_version |
מחרוזת | גרסת ה-build של האפליקציה |
application.display_version |
מחרוזת | |
user |
רשומה | (אופציונלי) מידע שנאסף על המשתמש באפליקציה |
user.name |
מחרוזת | (אופציונלי) שם המשתמש |
user.email |
מחרוזת | (אופציונלי) כתובת האימייל של המשתמש |
user.id |
מחרוזת | (אופציונלי) מזהה ספציפי לאפליקציה שמשויך למשתמש |
custom_keys |
רשומה חוזרת | צמדים של מפתח/ערך שמוגדרים על ידי המפתח |
custom_keys.key |
מחרוזת | מפתח שמוגדר על ידי המפתח |
custom_keys.value |
מחרוזת | ערך שמוגדר על ידי המפתח |
installation_uuid |
מחרוזת | מזהה שמציין התקנה ייחודית של אפליקציה במכשיר |
crashlytics_sdk_versions |
מחרוזת | גרסת ה-SDK Crashlytics שיצרה את האירוע |
app_orientation |
מחרוזת | לדוגמה, PORTRAIT , LANDSCAPE , FACE_UP , FACE_DOWN וכו'. |
device_orientation |
מחרוזת | לדוגמה, PORTRAIT , LANDSCAPE , FACE_UP , FACE_DOWN וכו'. |
process_state |
מחרוזת | BACKGROUND או FOREGROUND |
logs |
רשומה חוזרת | הודעות ביומן עם חותמת זמן שנוצרו על ידי Crashlytics logger, אם הוא מופעל |
logs.timestamp |
חותמת זמן | מתי נוצר היומן |
logs.message |
מחרוזת | ההודעה שנרשמה ביומן |
breadcrumbs |
רשומה חוזרת | נתיבי ניווט עם חותמות זמן, אם האפשרות הזו מופעלתGoogle Analytics |
breadcrumbs.timestamp |
חותמת זמן | חותמת הזמן שמשויכת לפרט הדרך |
breadcrumbs.name |
מחרוזת | השם שמשויך לנתיב הניווט |
breadcrumbs.params |
רשומה חוזרת | פרמטרים שמשויכים לנתיב הניווט |
breadcrumbs.params.key |
מחרוזת | מפתח פרמטר שמשויך לנתיב הניווט |
breadcrumbs.params.value |
מחרוזת | ערך פרמטר שמשויך לנתיב הניווט |
blame_frame |
רשומה | המסגרת שזוהתה כגורם לקריסה או לשגיאה |
blame_frame.line |
INT64 | מספר השורה בקובץ של הפריימים |
blame_frame.file |
מחרוזת | שם קובץ המסגרת |
blame_frame.symbol |
מחרוזת | הסמל המיובש, או הסמל הגולמי אם אי אפשר לייבש אותו |
blame_frame.offset |
INT64 | ההיסט של הבייטים בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד לא מוגדר לחריגים של Java |
blame_frame.address |
INT64 | הכתובת בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד לא מוגדר עבור מסגרות Java |
blame_frame.library |
מחרוזת | השם המוצג של הספרייה שכוללת את הפריים |
blame_frame.owner |
מחרוזת | לדוגמה, DEVELOPER , VENDOR , RUNTIME , PLATFORM או SYSTEM |
blame_frame.blamed |
בוליאני | האם Crashlytics קבע שהפריים הזה הוא הגורם לקריסה או לשגיאה |
exceptions |
רשומה חוזרת | (Android בלבד) חריגים שהתרחשו במהלך האירוע הזה. חריגים מקוננים מוצגים בסדר כרונולוגי הפוך, כלומר הרשומה האחרונה היא החריג הראשון שהופעל. |
exceptions.type |
מחרוזת | סוג החריגה
(לדוגמה, java.lang.IllegalStateException) |
exceptions.exception_message |
מחרוזת | הודעה שמשויכת לחריג |
exceptions.nested |
בוליאני | הערך הוא True לכל החריגות שהופעלו, חוץ מהחריגה האחרונה (כלומר הרשומה הראשונה) |
exceptions.title |
מחרוזת | השם של השרשור |
exceptions.subtitle |
מחרוזת | כותרת המשנה של השרשור |
exceptions.blamed |
בוליאני | הערך True אם Crashlytics קובע שהחריגה אחראית לשגיאה או לקריסה |
exceptions.frames |
רשומה חוזרת | הפריימים שמשויכים לחריגה |
exceptions.frames.line |
INT64 | מספר השורה בקובץ של הפריימים |
exceptions.frames.file |
מחרוזת | שם קובץ המסגרת |
exceptions.frames.symbol |
מחרוזת | הסמל המיובש, או הסמל הגולמי אם אי אפשר לייבש אותו |
exceptions.frames.offset |
INT64 | ההיסט של הבייטים בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד לא מוגדר לחריגים של Java |
exceptions.frames.address |
INT64 | הכתובת בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד לא מוגדר עבור מסגרות Java |
exceptions.frames.library |
מחרוזת | השם המוצג של הספרייה שכוללת את הפריים |
exceptions.frames.owner |
מחרוזת | לדוגמה, DEVELOPER , VENDOR , RUNTIME , PLATFORM או SYSTEM |
exceptions.frames.blamed |
בוליאני | האם Crashlytics קבע שהפריים הזה הוא הגורם לקריסה או לשגיאה |
error |
רשומה חוזרת | (אפליקציות של Apple בלבד) שגיאות לא קריטיות |
error.queue_name |
מחרוזת | התור שבו השרשור פעל |
error.code |
INT64 | קוד השגיאה שמשויך ל-NSError המותאם אישית של האפליקציה שנרשם ביומן |
error.title |
מחרוזת | השם של השרשור |
error.subtitle |
מחרוזת | כותרת המשנה של השרשור |
error.blamed |
בוליאני | האם Crashlytics קבע שהפריים הזה הוא הגורם לשגיאה |
error.frames |
רשומה חוזרת | הפריימים של ה-stacktrace |
error.frames.line |
INT64 | מספר השורה בקובץ של הפריימים |
error.frames.file |
מחרוזת | שם קובץ המסגרת |
error.frames.symbol |
מחרוזת | הסמל המיובש, או הסמל הגולמי אם אי אפשר לייבש אותו |
error.frames.offset |
INT64 | ההיסט של הבייט בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד |
error.frames.address |
INT64 | הכתובת בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד |
error.frames.library |
מחרוזת | השם המוצג של הספרייה שכוללת את הפריים |
error.frames.owner |
מחרוזת | לדוגמה, DEVELOPER , VENDOR , RUNTIME , PLATFORM או SYSTEM |
error.frames.blamed |
בוליאני | האם Crashlytics קבע שהפריים הזה הוא הגורם לשגיאה |
threads |
רשומה חוזרת | השרשורים שהיו קיימים בזמן האירוע |
threads.crashed |
בוליאני | האם השרשור קרס |
threads.thread_name |
מחרוזת | שם השרשור |
threads.queue_name |
מחרוזת | (אפליקציות של אפל בלבד) התור שבו השרשור פעל |
threads.signal_name |
מחרוזת | שם האות שגרמה לקריסת האפליקציה, מופיע רק בשרשורים מקוריים שקרסו |
threads.signal_code |
מחרוזת | הקוד של האות שגרם לקריסת האפליקציה. מופיע רק בשרשורים מקוריים שקרסו |
threads.crash_address |
INT64 | הכתובת של האות שגרם לקריסת האפליקציה. הכתובת הזו מופיעה רק בשרשורים מקוריים שקרסו |
threads.code |
INT64 | (אפליקציות של אפל בלבד) קוד השגיאה של NSError מותאם אישית שנרשם ביומן של האפליקציה |
threads.title |
מחרוזת | השם של השרשור |
threads.subtitle |
מחרוזת | כותרת המשנה של השרשור |
threads.blamed |
בוליאני | האם Crashlytics קבע שהפריים הזה הוא הגורם לקריסה או לשגיאה |
threads.frames |
רשומה חוזרת | הפריימים של השרשור |
threads.frames.line |
INT64 | מספר השורה בקובץ של הפריימים |
threads.frames.file |
מחרוזת | שם קובץ המסגרת |
threads.frames.symbol |
מחרוזת | הסמל המיובש, או הסמל הגולמי אם אי אפשר לייבש אותו |
threads.frames.offset |
INT64 | ההיסט של הבייט בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד |
threads.frames.address |
INT64 | הכתובת בתמונה הבינארית שמכילה את הקוד |
threads.frames.library |
מחרוזת | השם המוצג של הספרייה שכוללת את הפריים |
threads.frames.owner |
מחרוזת | לדוגמה, DEVELOPER , VENDOR , RUNTIME , PLATFORM או SYSTEM |
threads.frames.blamed |
בוליאני | האם Crashlytics קבע שהפריים הזה הוא הגורם לשגיאה |
unity_metadata.unity_version |
מחרוזת | גרסת Unity שפועלת במכשיר |
unity_metadata.debug_build |
בוליאני | אם זוהי גרסת ניפוי באגים |
unity_metadata.processor_type |
מחרוזת | סוג המעבד |
unity_metadata.processor_count |
INT64 | מספר המעבדים (הליבות) |
unity_metadata.processor_frequency_mhz |
INT64 | התדר של המעבד או המעבדים במגה-הרץ |
unity_metadata.system_memory_size_mb |
INT64 | גודל הזיכרון של המערכת ב-Mb |
unity_metadata.graphics_memory_size_mb |
INT64 | זיכרון ה-GPU ב-MB |
unity_metadata.graphics_device_id |
INT64 | המזהה של המכשיר הגרפי |
unity_metadata.graphics_device_vendor_id |
INT64 | המזהה של ספק מעבד הגרפיקה |
unity_metadata.graphics_device_name |
מחרוזת | השם של כרטיס המסך |
unity_metadata.graphics_device_vendor |
מחרוזת | הספק של מכשיר הגרפיקה |
unity_metadata.graphics_device_version |
מחרוזת | גרסת המכשיר הגרפי |
unity_metadata.graphics_device_type |
מחרוזת | סוג מכשיר הגרפיקה |
unity_metadata.graphics_shader_level |
INT64 | רמת ההצללה של הגרפיקה |
unity_metadata.graphics_render_target_count |
INT64 | מספר היעדים של העיבוד הגרפי |
unity_metadata.graphics_copy_texture_support |
מחרוזת | תמיכה בהעתקה של טקסטורת גרפיקה כפי שמוגדר ב-Unity API |
unity_metadata.graphics_max_texture_size |
INT64 | הגודל המקסימלי שמוקצה לעיבוד טקסטורה |
unity_metadata.screen_size_px |
מחרוזת | גודל המסך בפיקסלים, בפורמט רוחב x גובה |
unity_metadata.screen_resolution_dpi |
מחרוזת | ה-DPI של המסך כמספר נקודה צפה |
unity_metadata.screen_refresh_rate_hz |
INT64 | קצב הרענון של המסך בהרץ |
המחשה חזותית של נתוני Crashlytics שיוצאו באמצעות Data Studio
Google Data Studio הופך את מערכי הנתונים Crashlytics ב-BigQuery לדוחות שקל יותר לקרוא ולשתף, וניתנים להתאמה אישית מלאה.
כדי לקבל מידע נוסף על השימוש ב-Data Studio, אפשר לעיין במדריך לתחילת העבודה עם Data Studio, ברוכים הבאים ל-Data Studio.
שימוש בתבנית דוח של Crashlytics
ב-Data Studio יש דוח לדוגמה של Crashlytics שכולל קבוצה מקיפה של מאפיינים ומדדים מסכימת Crashlytics BigQuery המיוצאת. אם הפעלתם Crashlytics ייצוא בזמן אמת אל BigQuery, תוכלו לראות את הנתונים האלה בדף מגמות בזמן אמת של תבנית Data Studio.תוכלו להשתמש בדוגמה כתבנית כדי ליצור במהירות דוחות חדשים והמחשות ויזואליות על סמך נתוני הקריסות הגולמיים של האפליקציה שלכם:
פותחים את Crashlytics תבנית מרכז הבקרה של Data Studio.
לוחצים על שימוש בתבנית בפינה השמאלית העליונה.
בתפריט הנפתח מקור נתונים חדש, בוחרים באפשרות יצירת מקור נתונים חדש.
לוחצים על בחירה בכרטיס BigQuery.
בוחרים טבלה שמכילה נתונים שיוצאו מ-Crashlytics על ידי בחירה באפשרות הפרויקטים שלי > PROJECT_ID > firebase_crashlytics > TABLE_NAME.
טבלת העיבוד באצווה תמיד זמינה לבחירה. אם האפשרות Crashlytics ייצוא בסטרימינג אל BigQuery מופעלת, אפשר לבחור במקום זאת את הטבלה בזמן אמת.
בקטע הגדרה, מגדירים את Crashlytics Template level (רמת התבנית) לערך Default (ברירת מחדל).
לוחצים על קישור כדי ליצור את מקור הנתונים החדש.
לוחצים על הוספה לדוח כדי לחזור לתבנית Crashlytics.
לבסוף, לוחצים על יצירת דוח כדי ליצור עותק של תבנית מרכז הבקרה של Crashlytics Data Studio.
שדרוג לתשתית הייצוא החדשה
באמצע אוקטובר 2024, Crashlytics השיקה תשתית חדשה לייצוא אצווה של נתוני Crashlytics אל BigQuery.
כל הפרויקטים ב-Firebase ישודרגו אוטומטית לתשתית החדשה של ייצוא באצ'ים, החל מ-15 בספטמבר 2025. אפשר לשדרג לפני התאריך הזה, אבל חשוב לוודא שטבלאות ה-batch שלכם ב-BigQuery עומדות בדרישות המוקדמות לשדרוג.
אפשר לשדרג לתשתית החדשה, אבל חשוב לוודא שטבלאות ה-batch שלכם ב-BigQuery עומדות בדרישות המוקדמות לשדרוג.
איך בודקים אם אתם משתמשים בתשתית החדשה
אם הפעלתם ייצוא באצווה באמצע אוקטובר 2024 או מאוחר יותר, פרויקט Firebase שלכם משתמש אוטומטית בתשתית הייצוא החדשה.
כדי לבדוק באיזו תשתית הפרויקט שלכם משתמש:
נכנסים למסוף Google Cloud, ואם ההגדרה של העברת הנתונים מסומנת בתווית Firebase Crashlytics with Multi-Region Support
, הפרויקט שלכם משתמש בתשתית החדשה לייצוא.
ההבדלים החשובים בין תשתית הייצוא הישנה לבין תשתית הייצוא החדשה
התשתית החדשה תומכת במיקומים של מערכי נתונים מחוץ לארצות הברית.Crashlytics
הפעלתם את הייצוא לפני אמצע אוקטובר 2024 ושדרגתם לתשתית הייצוא החדשה – עכשיו יש לכם אפשרות לשנות את המיקום של ייצוא הנתונים.
הייצוא הופעל באמצע אוקטובר 2024 או מאוחר יותר – במהלך ההגדרה הוצגה לכם בקשה לבחור מיקום לייצוא הנתונים.
התשתית החדשה לא תומכת בהוספה של נתונים מהתקופה שלפני הפעלת הייצוא.
במערכת הישנה, מילוי החוסרים (backfill) היה אפשרי עד 30 ימים לפני התאריך שבו הפעלתם את הייצוא.
התשתית החדשה תומכת במילוי חוסרים עד 30 הימים האחרונים או עד התאריך האחרון שבו הפעלתם את הייצוא אל BigQuery (התאריך המאוחר מביניהם).
השמות של התשתית החדשה BigQuery הם שמות של טבלאות אצווה שנוצרו באמצעות המזהים שהוגדרו לאפליקציות Firebase בפרויקט Firebase.
בתשתית הישנה, הנתונים נכתבו לטבלאות של אצווה עם שמות שמבוססים על מזהי החבילות או שמות החבילות בתצורת Firebase בבסיס הקוד של האפליקציה.
במסגרת התשתית החדשה, הנתונים נכתבים לטבלאות של עיבוד באצווה עם שמות שמבוססים על מזהי החבילות או שמות החבילות שמוגדרים לאפליקציות Firebase הרשומות בפרויקט Firebase.
שלב 1: תנאי מוקדם לשדרוג
בודקים שבטבלאות של קובצי הנתונים הקיימים של BigQuery נעשה שימוש במזהים תואמים למזהי החבילות או לשמות החבילות שהוגדרו לאפליקציות Firebase הרשומות בפרויקט Firebase. אם הם לא זהים, יכול להיות שתיתקלו בשיבושים בנתונים של קבוצת הפעולות שייצאתם. רוב הפרויקטים יהיו במצב תקין ותואם, אבל חשוב לבדוק לפני השדרוג.
אפשר למצוא את כל האפליקציות של Firebase שרשומות בפרויקט Firebase בFirebaseמסוף: עוברים אל הגדרות הפרויקט, ואז גוללים אל הכרטיס האפליקציות שלך כדי לראות את כל האפליקציות של Firebase והמידע שלהן.
כל הטבלאות של BigQuery נמצאות בדף BigQuery במסוף Google Cloud.
לדוגמה, אלה מצבים אידיאליים שבהם לא תהיינה בעיות בשדרוג:
יש לכם טבלת נתונים בכמות גדולה בשם
com_yourcompany_yourproject_IOS
ואפליקציית Firebase ל-iOS+ עם מזהה החבילהcom.yourcompany.yourproject
שרשומות בפרויקט Firebase.יש לכם טבלת נתונים בכמות גדולה בשם
com_yourcompany_yourproject_ANDROID
ואפליקציית Firebase ל-Android עם שם החבילהcom.yourcompany.yourproject
שרשומה בפרויקט Firebase.
אם יש לכם שמות של טבלאות מקובצות שלא תואמים למזהים שהוגדרו לאפליקציות Firebase הרשומות שלכם, עליכם לפעול לפי ההוראות בהמשך הדף הזה לפני שדרוג ידני או לפני 15 בספטמבר 2025 כדי למנוע שיבושים בייצוא המקובץ.
שלב 2: שדרוג ידני לתשתית החדשה
אם הפעלתם את הייצוא באצווה לפני אמצע אוקטובר 2024, תוכלו לשדרג ידנית לתשתית החדשה. לשם כך, פשוט משביתים את הייצוא של נתוני Crashlytics ומפעילים אותו מחדש במסוף Firebase.
אלה השלבים המפורטים:
במסוף Firebase, עוברים לדף Integrations.
בכרטיס BigQuery, לוחצים על ניהול.
כדי להשבית את הייצוא, מעבירים את פס ההזזה Crashlytics למצב כבוי. כשמופיעה בקשה, מאשרים שרוצים להפסיק את ייצוא הנתונים.
מיד מעבירים שוב את המתג Crashlytics למצב מופעל כדי להפעיל מחדש את הייצוא. כשמוצגת הנחיה, מאשרים שרוצים לייצא נתונים.
ייצוא הנתונים של Crashlytics אל BigQuery מתבצע עכשיו באמצעות תשתית הייצוא החדשה.