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BigQuery 是一個雲端資料倉儲系統，可讓您迅速地查詢大型資料集。
您可從 Google Analytics 資源 (包括子資源和綜覽資源) 將所有原始事件匯出至 BigQuery，然後使用類似 SQL 的語法查詢該資料。在 BigQuery 中，您可以選擇將資料匯出至外部儲存空間，或是匯入外部資料來與 Analytics 資料合併。
您將資料匯出至 BigQuery 後即擁有該項資料，而且可以使用 BigQuery ACL 來管理專案和資料集的權限。
系統每天都會完整匯出資料一次，系統也會在一天內持續匯出資料。進一步瞭解串流匯出。
您可以把資料匯出至 BigQuery 的免費執行個體 (BigQuery 沙箱)，但資料量超出沙箱限制時需要付費。
標準資源的 BigQuery Export 限制為每日 100 萬個事件。進一步瞭解 BigQuery Export 限制。
- 系統不會匯出已連結至 Google Analytics 的產品資料新增要求。BigQuery 只會包含 Google Analytics 從用戶端收到的原始事件資料。
- 將資料從 Analytics 匯出至 BigQuery 後，就無法重新匯出。
本頁面包含以下內容
- BigQuery Export 類型
- Google Analytics 介面與 BigQuery Export 之間的差異
- 完整度信號
- 表格更新時間表
- 不含 Cookie 的連線偵測 (ping) 和顧客提供的資料
- 補充「不適用」流量來源維度
- Google Analytics - Firebase 整合和 BigQuery
BigQuery Export 類型
Google Analytics 提供下列 BigQuery 匯出選項，每個選項的當日資料可用性各有不同，請根據您的資料需求和預算進行選擇：
| 匯出類型 | 有下列需求時最適合... | 匯出詳細資料 | 限制 | 注意事項 |
|---|---|---|---|---|
|
每日匯出 (標準版、360) |
需要前一天的完整資料，但不需要快速取得資料，或者不是 360 客戶 |
每日匯出一次前一天的所有原始未取樣事件資料 無法保證具體時間 通常會在資源所在時區的下午三點左右匯出，但也可能延遲到當日稍晚或隔日 觀察到的最終點擊，未進行模擬 |
標準資源：每日最多 100 萬個事件，提供篩選選項以確保不超出限制 360 資源：每日最多 200 億個事件 |
部分資料 (例如使用者歸因) 最多可能會延遲 24 小時；建議使用每日匯出 (而非串流) 來取得使用者歸因資料 |
|
每日更新 (360) |
一天內更快速地取得更完整的資料 |
資料通常會在凌晨 5 點前提供 一天內進行批次更新，通常在 60 分鐘內完成 使用的架構與每日匯出相同 匯出開始時間取決於資源所在時區 觀察到的最終點擊，未進行模擬 速度比每日匯出快得多 |
服務水準協議不適用於少數特大型資源 | 僅適用於「一般」和「大型」的 360 資源。 |
|
串流 (標準版、360) |
近乎即時資料 (數分鐘內) |
即時匯出當日資料 盡量快速準確地提供服務：沒有完整性服務水準目標的情況下運作，可能會出現資料缺漏 |
沒有數量限制 | 匯出內容不會包含新使用者和新工作階段的流量來源資料 |
Google Analytics 介面與 BigQuery Export 之間的差異
您可以使用 BigQuery 事件匯出功能存取原始事件和使用者層級資料，但不包括 Google Analytics 對標準報表和探索中資料補充的附加價值。因此，BigQuery 事件匯出功能提供的資料，可能與 Google Analytics 介面中的資料不同。
如要瞭解 BigQuery 事件匯出功能與 Google Analytics 介面之間的差異，並探索盡可能減少這些差異的方法，請參閱「消除 Google Analytics 使用者介面與 BigQuery Export 之間的差距」一文。
串流匯出
您可以在將 Google Analytics 資源連結至 BigQuery 時選擇串流匯出選項。
BigQuery 串流匯出功能採用 BigQuery Export，可讓您在幾分鐘內就取得當天的資料。
使用這個匯出選項時，BigQuery 會到您的資源取得較新的使用者與相關流量數據供您分析。
串流匯出會針對每一天建立一個新表格：
events_intraday_YYYYMMDD：內部暫存表格，當中包含當天工作階段活動的記錄。系統會盡可能完善地處理串流匯出作業，但可能因為某些原因 (例如處理延遲事件和/或上傳作業失敗) 無法納入所有的資料。系統會在一天內持續匯出資料。如果某工作階段橫跨多個匯出作業，表格中會出現多筆該工作階段的記錄；這份表格會在資料都寫入events_YYYYMMDD後刪除。
如果您在設定 BigQuery Export 時選取「每天」這個選項，系統也會每天建立下列表格。
events_YYYYMMDD：每日事件的完整匯出資料。
請查詢 events_YYYYMMDD (而非 events_intraday_YYYYMMDD)，確保所查詢的是當日不會再變動的資料集。
如要進一步瞭解 events_YYYYMMDD 和 events_intraday_YYYYMMDD 表格，請參閱「BigQuery Export 架構」一文。
BigQuery 串流匯出不包含新使用者的下列幾種使用者歸因資料：
- traffic_source.name (報表維度：使用者廣告活動)
- traffic_source.source (報表維度：使用者來源)
- traffic_source.medium (報表維度：使用者媒介)
BigQuery 串流匯出會納入現有使用者的使用者歸因資料，但資料需要約 24 小時才能處理完畢，因此建議您不要仰賴串流匯出的資料，而是從完整的每日匯出取得使用者歸因資料。
使用串流匯出時，您需要為每 GB 的資料多支付 $0.05 美元的 BigQuery 費用；1 GB 相當於大約 60 萬個 Google Analytics 事件 (實際數量取決於事件大小)。進一步瞭解 BigQuery 定價。
每日更新匯出
除了「每日」和「串流」匯出選項外，現在還能選取「每日更新」匯出。Analytics 360 資源目前提供「每日更新」匯出，這 3 種匯出選項都能獨立啟用。
如要設定每日更新匯出，您須在 Google Cloud Platform 上設定帳單資訊。 進一步瞭解 BigQuery 每日更新匯出 (GA360)。
完整度信號
如果您是使用每日更新匯出的 GA360 客戶，Google Analytics 會傳送完整度信號，在前一天的所有資料均已匯出時通知您。
如要查看完整度信號，請按照下列步驟操作：
- 登入 Cloud Logging，然後前往「Logs Explorer」部分。
- 搜尋「匯出完成」。
Logs Explorer 可能需要增加時間戳記範圍；這類訊息通常會在資源時區的凌晨 5 點左右出現。
您可以在 Cloud Logging 的「記錄檔路由器」部分查看完整度信號，並將其推送至 Cloud Pub/Sub 主題。
- 變更資源時區後
- 為資源建立 BigQuery 連結後
完整度信號的運作方式
範例
假設 Google Analytics 資源在 7 月 29 日開始收集應用程式和網站資料串流的事件，請參考以下情境：
- 7 月 29 日：系統會將 X 事件傳送至 Google Analytics，並立即處理。此外，L 應用程式事件也會在當天發生，但由於使用者處於離線狀態，Google Analytics 直到 7 月 30 日才收到這些事件。
- 7 月 30 日：發生 Y 事件，並傳送至 Google Analytics。
- 7 月 31 日：透過 Measurement Protocol 回填 7 月 29 日發生的 M 事件。Z 事件會發生，並在當天傳送至 Google Analytics。
在本例中，完整度信號會反映下列情況：
- 7 月 29 日：完整度信號會將 X 個事件納入考量。
- 7 月 30 日：完整度信號會將 Y 和 L 事件都納入考量。
- 7 月 31 日：完整度信號會將 M 和 Z 事件納入考量。
表格更新時間表
使用 BigQuery Export 時產生的表格何時會更新，取決於待匯出資料所屬 Analytics 資源的時區。 如果資源時區有所變更，將會影響 BigQuery Export 作業，可能導致資料不一致，或系統略過每日匯出作業。
串流匯出表格 (events_intraday_YYYYMMDD) 會持續更新一整天 (例如資源所在時區的凌晨 12:00:00 到晚上 11:59:59)。資源所在時區開始新的一天後，事件就會寫入新的當日表格。
每日匯出表格 (events_YYYYMMDD) 會在 Analytics 收集當天的所有事件後建立。Analytics 會更新每日表格，時間最多到表格日期結束後的 2 個日曆天內 (加上當天)；表格則會列出以表格日期做為時間戳記的事件，例如從 Measurement Protocol 或 Firebase SDK 延遲收到的事件組合。舉例來說，如果表格日期為 20220101，Analytics 就會將表格更新到 20220104，事件的時間戳記則為 20220101。
有時候，Analytics 可能會在 2 個日曆天 (加上當天) 過後隨時更新每日表格，但前提是出現 Analytics 必須重新處理歷來資料 (例如修正處理時發生的錯誤) 的情況。
不含 Cookie 的連線偵測 (ping) 和顧客提供的資料
導入同意聲明模式後，由 Analytics 收集且不含 Cookie 的連線偵測 (ping)，以及顧客提供的資料 (例如 user_id 和自訂維度) 就會出現在 BigQuery Export 中。
補充「不適用」流量來源維度
您可以使用下列資源，查詢特定 Google 點擊 ID 的歸因流量來源維度。請注意，BigQuery Export 中不會包含 wBRAID 和 gBRAID ID。
- Google Ads API
- Google Ads 指令碼
- Google Ads 適用的 BigQuery 資料移轉服務
如要找出「traffic_source」欄中「不適用」記錄的 Google 點擊 ID，請查詢「collected_traffic_source」欄中的 Google 點擊 ID 欄位。如要進一步瞭解如何透過特定 Google 點擊 ID 在 Google Ads 中查詢廣告活動資訊，請參閱「盡快補充 Google Ads 流量來源資料 (GA 360)」一文。
Google Analytics - Firebase 整合與 BigQuery
如果 Google Analytics 資源與 Firebase 專案已整合，則無法連結至不同的 BigQuery 專案。
相關資源
參閱 BigQuery 開發人員指南，進一步瞭解：