स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट के बारे में जानकारी
BigQuery स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट, BigQuery Export के ज़रिए कुछ ही मिनटों में उस दिन के लिए ताज़ा डेटा उपलब्ध कराती है.
जब आप एक्सपोर्ट के इस विकल्प का उपयोग करते हैं, तो BigQuery में हाल ही की जानकारी होगी. इससे आप अपने उपयोगकर्ताओं के बारे में और अपनी प्रॉपर्टी पर उनके ट्रैफ़िक का विश्लेषण कर सकते हैं.
हर दिन के लिए, स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट एक नई टेबल और उस टेबल का एक (BigQuery) व्यू बनाता है:
- टेबल: ga_realtime_sessions_YYYYMMDD एक अंदरूनी स्टेजिंग टेबल है. इसमें दिन भर की गतिविधियों के लिए सेशन के रिकॉर्ड शामिल होते हैं. स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट सबसे बढ़िया ऑपरेशन है और हो सकता है कि देरी से आने वाले हिट और/या अपलोड न होने जैसी वजहों से, इसमें पूरा डेटा शामिल न किया जाए. डेटा को दिन भर लगातार एक्सपोर्ट किया जाता है. सेशन में कई एक्सपोर्ट होने पर, इस टेबल में सेशन के रिकॉर्ड शामिल हो सकते हैं.
क्वेरी के लिए ga_realtime_sessions_YYYYMMDD टेबल का इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए. साथ ही, इन टेबल के लिए Google Analytics तकनीकी सहायता उपलब्ध नहीं है. इन टेबल पर क्वेरी उम्मीद से अलग रिज़ल्ट दे सकती हैं, क्योंकि उनमें कुछ सत्रों के डुप्लीकेट रिकॉर्ड हो सकते हैं. इसके बजाय, ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD व्यू की क्वेरी करें. - देखें: ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD एक्सपोर्ट की गई टेबल के ऊपर होता है. इसका काम है एक्सपोर्ट सीमाओं में मौजूद दोहराए जाने वाले सत्रों के कई रिकॉर्ड की प्रतिलिपि हटाना. प्रतिलिपि हटाए गए स्ट्रीमिंग डेटा के लिए इस टेबल की क्वेरी करें. BigQuery व्यू के बारे में ज़्यादा जानें
क्वेरी परफ़ॉर्मेंस
ga_realtime_sessions_view डुप्लीकेट उपयोगकर्ताओं और सत्रों को हटाता है. डुप्लीकेट कॉपी हटाने की तकनीक हर क्वेरी के लिए अलग से एक गिनती करने का चरण जोड़ता है. इससे क्वेरी का समय बढ़ जाता है. क्वेरी समय, डेटा वॉल्यूम के हिसाब से बढ़ता है. इसलिए, हर क्लाइंट के लिए यह अलग–अलग होता है.
हालांकि, क्वेरी समय के बढ़ने को ज़्यादा से ज़्यादा नए डेटा शामिल करके और इन नए डेटा पर आपके जवाब देने के अवसर से कम किया जाता है.
बिलिंग
स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट का इस्तेमाल करने के लिए, आपको एक गीगाबाइट (जीबी) डेटा के लिए $0.05 की दर से अतिरिक्त पैसे मिलेंगे. 1 गीगाबाइट (जीबी) करीब 6,00,000 Google Analytics हिट के बराबर है, हालांकि यह संख्या हिट के आकार के आधार पर अलग-अलग होगी. BigQuery कीमत तय करने के बारे मेंज़्यादा जानें
फ़ील्ड कवरेज
उपलब्ध फ़ील्ड
ज़्यादातर फ़र्स्ट क्लास के Analytics डाइमेंशन (निजी, गैर-बढ़ाए गए डाइमेंशन मानक रिपोर्ट में उपलब्ध हैं), नीचे दी गई फ़ील्ड के अलावा, उपलब्ध हैं.
ऐसे फ़ील्ड जो उपलब्ध नहीं हैं
Google Ads, Campaign Manager 360, Google Ad Manager जैसे दूसरे विज्ञापन स्रोतों के ज़रिए बढ़ाया जाने वाला डेटा उपलब्ध नहीं है.
चैनल ग्रुपिंग डेटा उपलब्ध नहीं है.
ये फ़ील्ड उपलब्ध नहीं हैं:
- userId
- trafficSource.*
- hits.latencyTracking.*
- hits.publisher.*
ज़रूरी शर्तें
ऐसे Google Analytics 360 व्यू जिनसे आप BigQuery को डेटा एक्सपोर्ट करते हैं, उन्हें बेहतर नए डेटा की शर्तों के हिसाब से सही होना चाहिए.
लागू करें
अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो BigQuery Export सेट अप करें और अपनी Analytics प्रॉपर्टी से BigQuery को लिंक करें.
BigQuery Export सेट अप करने के बाद:
- Google Analytics में साइन इन करें. ऐसे ईमेल पते का इस्तेमाल करें जिसमें BigQuery प्रोजेक्ट के लिए मालिक के ऐक्सेस के साथ-साथ Analytics प्रॉपर्टी में एडिटर की भूमिका की भी अनुमति हो. इसमें वह व्यू शामिल है जिसे आप लिंक करना चाहते हैं.
- एडमिन पर क्लिक करके उस प्रॉपर्टी पर जाएं जिसमें वह व्यू शामिल है जिसका डेटा आप एक्सपोर्ट करना चाहते हैं.
- प्रॉपर्टी कॉलम में, सभी प्रॉडक्ट > BigQuery > लिंक अडजस्ट करें पर क्लिक करें.
- डेटा लगातार एक्सपोर्ट किया गया चुनें.
- जारी रखें पर क्लिक करें.
- हो गया पर क्लिक करें.
एक्सपोर्ट करने की फ़्रीक्वेंसी बदलने का असर
एक दिन में एक से ज़्यादा बार डेटा एक्सपोर्ट किया गया से बदलकर डेटा लगातार एक्सपोर्ट किया गया करना: किसी प्रॉपर्टी में बदलाव करने से, प्रॉपर्टी में पुरानी समय क्षेत्र सेटिंग वाले व्यू के आधार पर, अगले दिन 12 बजे तक बदलाव लागू नहीं होते.
डेटा लगातार एक्सपोर्ट किया गया को दिन में कई बार बैच में डेटा एक्सपोर्ट किया गया पर बदलना: स्ट्रीमिंग एक्सपोर्ट तुरंत बंद हो जाता है और हम कुछ घंटों के भीतर डेटा स्ट्रीमिंग बंद कर देंगे. डेटा अगली नियमित एक्सपोर्ट विंडो के दौरान एक्सपोर्ट करना शुरू कर देगा (एक्सपोर्ट हर दिन कई बैच में होता है). अगले दिन के दौरान एक्सपोर्ट में मौजूदा दिन के लिए पूरा डेटासेट होगा, जैसा कि इस एक्सपोर्ट फ़्रीक्वेंसी को चुनने से होने की संभावना है.
