Ha szeretné saját nyelvén olvasni a feliratokat, engedélyezze a YouTube-feliratokat. A videólejátszó alján válassza a beállítások ikont , majd a „Feliratok” lehetőséget, és végül a kívánt nyelvet.
A BigQuery egy olyan felhőbeli adattárház, amely lehetővé teszi nagy adatkészletek nagy teljesítményű lekérdezését.
Az összes nyers eseményt exportálhatja a Google Analytics-tulajdonokból (beleértve az altulajdonokat és az összesítő tulajdonokat) a BigQuery eszközbe, ahol SQL-szerű szintaxis segítségével kérdezheti le az adatokat. A BigQuery eszközben kiválaszthatja, hogy az adatokat külső tárhelyre exportálja, vagy külső adatokat importál az Analytics adataival való kombinálás céljából.
Ha a BigQuery eszközbe exportál adatokat, azok továbbra is saját tulajdonában maradnak, és a BigQuery hozzáférési listák segítségével kezelheti a projektek és az adatkészletek jogosultságait.
Naponta egyszer teljes adatexportálás történik. A rendszer folyamatosan exportálja az adatokat a nap folyamán. További információ a Streamelt exportálásról.
Exportálhatja az adatokat egy ingyenes BigQuery-példányba (BigQuery-sandbox), de a sandbox korlátait meghaladó exportálásért díjat számítunk fel.
A normál tulajdonok BigQuery Export-korlátja napi 1 millió esemény. További információ a BigQuery-exportálás korlátairól.
- A Google Analytics szolgáltatással összekapcsolt termékadatok hozzáadására vonatkozó kérelmeket a rendszer nem exportálja. A BigQuery csak azokat a nyers eseményadatokat tartalmazza, amelyeket a Google Analytics az ügyféltől kap.
- Miután exportálta az adatokat az Analytics szolgáltatásból a BigQuery rendszerbe, nem tudja újraexportálni őket.
Ezen az oldalon
- A BigQuery Export típusai
- A Google Analytics felülete és a BigQuery Export közötti különbségek
- Teljességi jel
- A táblázatfrissítések ütemezése
- Cookie-t nem tartalmazó pingek és az ügyfelek által megadott adatok
- A „Nem áll rendelkezésre” forgalmiforrás-dimenziók háttérkitöltése
- Google Analytics – Firebase-integráció és a BigQuery
A BigQuery Export típusai
A Google Analytics a következő BigQuery-exportálási lehetőségeket kínálja, amelyek mindegyike eltér abban, hogy milyen adok állnak rendelkezésre az aktuális napra. A megfelelő típust az adathasználati igények és a költségkeret alapján kell kiválasztani:
| Exportálási típusok | Ebben az esetben a legjobb: | Exportálás részletei | Korlátozások | Kikötések |
|---|---|---|---|---|
|
Napi exportálás (Normál, 360) |
Az előző nap teljes adatkészletét szeretné megtekinteni, és nem kell gyorsan rendelkezésre állnia az adatoknak, vagy Ön nem 360-ügyfél. |
Az összes nyers, mintavételezés nélküli eseményadatot naponta egyszer exportálja az előző napról. A konkrét időpont nem garantált. Általában a tulajdon időzónája szerinti délután közepén történik az exportálás, de előfordulhat, hogy későbbre vagy a következő napra tolódik. A megfigyelt utolsó kattintáson alapul, nincs modellezés. |
Normál tulajdonok: legfeljebb 1 millió esemény naponta, szűrési lehetőségekkel a korlát alatt maradáshoz. 360-tulajdonok: legfeljebb 20 milliárd esemény naponta. |
Egyes adatok (például a felhasználó-hozzárendelés) akár 24 órával is késhetnek; a felhasználó-hozzárendelési adatok esetében a streamelés helyett a napi exportálást javasoljuk. |
|
Naponta (360) |
Gyorsabb, teljesebb adatokat szeretne kapni a nap folyamán. |
Az adatok általában reggel 5-ig megérkeznek. Kötegelt frissítések a nap folyamán, általában 60 percen belül. A napi exportálással azonos séma. Az exportálás a tulajdon időzónája szerint kezdődik. A megfigyelt utolsó kattintáson alapul, nincs modellezés. Sokkal gyorsabb, mint a napi exportálás. |
Szolgáltatásiszint-szerződés nem áll rendelkezésre néhány XL-tulajdon esetén. | Csak a „Normál” és a „Nagy” 360-tulajdonokhoz áll rendelkezésre. |
|
Streamelés (Normál, 360) |
Szinte valós idejű adatokra van szükség (perceken belül). |
Az adott napi adatok valós idejű exportálása Elérhető legjobb szolgáltatás: teljességi SLO nélkül működik, és adathiányokat tartalmazhat |
Nincs mennyiségi korlát | Az új felhasználók és az új munkamenetek forgalmi forrására vonatkozó adatok nem szerepelnek az exportálásban |
A Google Analytics felülete és a BigQuery Export közötti különbségek
A BigQuery-események exportálása hozzáférést biztosít a nyers esemény- és felhasználószintű adatokhoz, kivéve a Google Analytics által a normál jelentésekben és felfedezésekben talált adatokhoz hozzáadott esetleges új értékeket. Emiatt a BigQuery-események exportálásából származó adatok eltérhetnek a Google Analytics kezelőfelületén szereplőktől.
A BigQuery-eseményexportálás és a Google Analytics-felület közötti különbségekről, valamint az eltérések lehetőség szerinti enyhítésének módjairól a Google Analytics felülete és a BigQuery-exportálás közötti különbség áthidalása című cikkben olvashat.
Streamelt exportálás
A streamelt exportálási beállítást akkor választhatja ki, amikor összekapcsolja a Google Analytics-tulajdont a BigQuery eszközzel.
A BigQuery streamelt exportálási beállításával a BigQuery Export szolgáltatáson keresztül az adott napra vonatkozó frissebb adatok szerezhetők be néhány percen belül.
Amikor ezt az exportálási beállítást használja, a BigQuery frissebb információkat szolgáltat az Ön elemzéseihez a felhasználókról és a felhasználóknak a tulajdonon végzett tevékenységeiről.
A streamelt exportálás mindennap létrehoz egy új táblázatot:
events_intraday_YYYYMMDD: Olyan belső előkészítési tábla, amely a nap során végrehajtott munkamenet-tevékenységek rekordjait tartalmazza. A streamelt exportálás a rendelkezésre álló legjobb szintű művelet, és előfordulhat, hogy bizonyos okok (például a későn érkező események és/vagy a sikertelen feltöltések) miatt nem tartalmaz minden adatot. A rendszer folyamatosan exportálja az adatokat a nap folyamán. Ha egy esemény több exportálási műveleten keresztül tart, akkor ebben a táblázatban ugyanannak a munkamenetnek több rekordja is szerepelhet. A táblázat törlése azevents_YYYYMMDDbefejezésekor történik.
Ha a BigQuery Export beállításakor a napi lehetőséget választja, akkor az alábbi táblázat is minden nap létrejön.
events_YYYYMMDD: Az események napi teljes exportálása.
Az events_ÉÉÉÉHHNN helyett érdemes az events_intraday_ÉÉÉÉHHNN értékét lekérdeznie, hogy stabil adatkészletet kérdezzen le az adott napra.
Az events_YYYYMMDD és az events_intraday_YYYYMMDD táblázatokról a BigQuery Export-séma című cikkben talál további információt.
A BigQuery streamelt exportálás nem tartalmazza az új felhasználók alábbi felhasználó-hozzárendelési adatait:
- traffic_source.name (jelentésdimenzió: Felhasználóhoz tartozó kampány)
- traffic_source.source (jelentésdimenzió: Felhasználóhoz tartozó forrás)
- traffic_source.medium (jelentésdimenzió: Felhasználóhoz tartozó médium)
A meglévő felhasználók felhasználó-hozzárendelési adatait tartalmazza, de az adatok teljes feldolgozása körülbelül 24 órát vesz igénybe, ezért azt javasoljuk, hogy ne a streamelt exportálásból származó adatokra támaszkodjon, hanem a teljes napi exportálásból kérje le a felhasználó-hozzárendelési adatokat.
A streamelt exportálás plusz BigQuery-költségekkel jár: a szolgáltatást gigabájtonként 0,05 USD áron veheti igénybe. Egy gigabájt körülbelül 600 000 Google Analytics-eseménynek felel meg (ez a szám természetesen az események méretétől függ). További információ a BigQuery árszabásáról.
Friss napi exportálás
Mostantól a Napi és a Streamelt exportálási lehetőségek mellett a Friss napi exportálást is kiválaszthatja. A Friss napi exportálás jelenleg az Analytics 360-tulajdonokhoz áll rendelkezésre, és a három exportálási lehetőség mindegyike egymástól függetlenül engedélyezhető.
A Friss napi exportálás konfigurálásához be kell állítania a számlázást a Google Cloud Platformon. További információ a Friss napi exportálásról a BigQuery rendszerben (GA360).
Teljességi jel
A Friss napi exportálást használó GA360-ügyfeleket a Google Analytics teljességi jelzéssel tájékoztatja, ha az előző nap összes adata exportálásra került.
Hozzáférés a teljességi jelhez:
- Jelentkezzen be a Cloud Logging szolgáltatásba, és lépjen a „Naplóböngésző” szakaszra.
- Keresse meg az „exportálás befejeződött” kifejezést.
Előfordulhat, hogy meg kell növelni az időbélyeg tartományát a naplóböngészőben; az üzenet általában reggel 5 körül jelenik meg a tulajdon időzónájában.
A teljességi jelet a Cloud Logging Log Router részében tekintheti meg, amely leküldhető a Cloud Pub/Sub-témákba.
- A tulajdon időzónájának módosítása után
- Miután létrehozta a BigQuery-összekapcsolást a tulajdonhoz
A teljességi jel működése
Példa
Tekintse át a következő esetet, amelyben egy Google Analytics-tulajdon július 29-én kezdi gyűjteni az alkalmazás- és webes adatfolyamok eseményeit:
- Július 29.: A rendszer X eseményt küld a Google Analytics szolgáltatásnak, és azonnal feldolgozza őket. Ezenkívül ezen a napon L alkalmazásesemények is történnek, de mivel a felhasználók offline állapotban vannak, a Google Analytics csak július 30-án kapja meg őket.
- Július 30.: Ezen a napon Y események történnek, és a rendszer elküldi őket a Google Analyticsnek.
- Július 31.: A július 29-én történt M események utólagos kitöltése a Measurement Protocolon keresztül. Ezen a napon Z események történnek, és a rendszer elküldi őket a Google Analytics szolgáltatásnak.
Ebben a példában a teljességi jel a következőket tükrözné:
- Július 29.: A teljességi jelzés figyelembe veszi az X eseményt.
- Július 30.: A teljességi jelzés az Y és az L eseményeket is figyelembe veszi.
- Július 31.: A teljességi jelzés az M és a Z eseményeket is figyelembe veszi.
A táblázatfrissítések ütemezése
A BigQuery Export részeként létrehozott táblázatok frissítései azon Analytics-tulajdon időzónájától függnek, amelyből az adatokat exportálja. A tulajdon időzónájának módosítása hatással van a BigQuery-exportálásra, ami adatkülönbségekhez vezethet, vagy a napi exportálás kihagyásra kerülhet.
A streamelt exportálási táblázatok (events_intraday_ÉÉÉÉHHNN) a nap folyamán folyamatosan frissülnek (00:00 és 23:59:59 között a tulajdon időzónája szerint). Amikor új nap kezdődik a tulajdon időzónájában, a rendszer az új napon belüli táblázatba írja az eseményeket.
A napi exportálási táblázatok (events_ÉÉÉÉHHNN) azután jönnek létre, hogy az Analytics összegyűjti a nap összes eseményét. Az Analytics a napi táblázatokat a dátumuk után legfeljebb 2 naptári nappal (plusz a mai nap) frissíti a táblázat dátumával egyező időbélyegű eseményekkel, például a Measurement Protocol platformról vagy a Firebase SDK-kból későn érkező eseménycsomagokkal. Ha például a táblázat dátuma 20220101, akkor az Analytics 2022. 01. 04-ig frissíti a táblázatot 20220101 időbélyeggel.
Esetenként az Analytics a 2 naptári napos időszak (plusz a mai nap) után is bármikor frissítheti a napi táblázatokat olyan körülmények között, amelyek miatt az Analytics szolgáltatásnak újra fel kell dolgoznia az előzményadatokat (például egy feldolgozási hiba miatt fellépő programhiba-javítás).
Cookie-t nem tartalmazó pingek és az ügyfelek által megadott adatok
A beleegyezési mód megvalósítása esetén az Analytics által gyűjtött cookie nélküli pingek szerepelnek a BigQuery-exportálásban az olyan, az ügyfelek által biztosított adatokkal együtt, mint a user_id és az egyéni dimenziók.
A „Nem áll rendelkezésre” forgalmiforrás-dimenziók háttérkitöltése
A következő források segítségével keresheti meg az adott GCLID-hez hozzárendelt forgalmiforrás-dimenziókat. Vegye figyelembe, hogy a wBRAID- és a gBRAID-azonosítók nem szerepelnek a BigQuery Export szolgáltatásban.
- Google Ads API
- Google Ads-szkriptek
- BigQuery adatátviteli szolgáltatás a Google Ads szolgáltatáshoz
Ha meg szeretné keresni a „traffic_source” oszlopban szereplő „Nem áll rendelkezésre” rekord GCLID-jét, kérdezze le a „collected_traffic_source” oszlop GCLID mezőjét. Ha további információra van szüksége arról, hogyan keresheti ki a kampányadatokat a Google Ads szolgáltatásban egy adott GCLID alapján, olvassa el a Google Ads forgalmi forrásaival kapcsolatos adatok lehető leghamarabbi háttérkitöltése (GA 360) című cikket.
Google Analytics – Firebase-integráció és a BigQuery
Ha egy Google Analytics-tulajdon és egy Firebase-projekt integrálva van, nem kapcsolhatók össze különböző BigQuery-projektekkel.
Kapcsolódó források
A BigQuery felhasználói útmutatóban az alábbi témákról is tájékozódhat: