BigQuery ir mākoņa datu krātuve, kurā var ļoti efektīvi izpildīt lielas datu kopas ietverošus vaicājumus.
Jūs varat eksportēt visus savus neapstrādātos notikumus no Google Analytics 4 īpašumiem (tostarp pakārtotus īpašumus un apkopojuma īpašumus) uz rīku BigQuery un pēc tam izmantot SQL veida sintaksi, lai veiktu vaicājumu par šiem datiem. Rīkā BigQuery varat izvēlēties eksportēt datus uz kādu ārējo krātuvi vai importēt ārējos datus, lai kombinētu tos ar saviem Analytics datiem.
Ja eksportējat datus uz rīku BigQuery, šie dati pieder jums un jūs varat izmantot BigQuery piekļuves kontroles sarakstus, lai pārvaldītu atļaujas projektos un datu kopās.
Visu datu eksportēšana tiek veikta reizi dienā. Dati tiek arī pastāvīgi eksportēti visas dienas laikā (skatiet tālāk esošo sadaļu Straumēto datu eksportēšana).
Jūs varat eksportēt uz BigQuery bezmaksas instanci (BigQuery smilškasti), taču par eksportēšanas apjomu, kas pārsniedz smilškastes ierobežojumu, tiek iekasēta maksa.
Izmantojot BigQuery Export, standarta īpašumiem dienas ierobežojums eksportēšanai ir viens miljons notikumu. Uzziniet vairāk par citiem BigQuery Export ierobežojumiem
Atšķirības starp Google Analytics saskarni un BigQuery Export
BigQuery notikumu eksportēšana nodrošina piekļuvi neapstrādātiem notikumu un lietotāja līmeņa datiem, izņemot vērtības pievienošanu, ko Google Analytics veic standarta pārskatos un izpētē esošajiem datiem. Šī iemesla dēļ dati no BigQuery notikumu eksportēšanas var atšķirties no datiem Google Analytics saskarnē.
Lai saprastu atšķirības starp BigQuery notikumiem un Google Analytics saskarni un izpētītu, kā mazināt šīs atšķirības, ja tas ir iespējams, skatiet rakstu Atšķirības starp Google Analytics lietotāja saskarni un BigQuery eksportēšanu.
Straumēto datu eksportēšana
Varat izvēlēties straumēšanas eksportēšanas iespēju, saistot Google Analytics 4 īpašumu ar BigQuery.
Rīkā BigQuery straumēto datu eksportēšanai izmantojot funkciju BigQuery Export, varat dažu minūšu laikā iegūt attiecīgās dienas datus.
Izmantojot šo eksportēšanas iespēju, analīzei rīkā BigQuery ir pieejama jaunākā informācija par īpašuma lietotājiem un to datplūsmu.
Straumēto datu eksportēšanas funkcija katrai dienai izveido vienu jaunu tabulu.
- Tabula
events_intraday_YYYYMMDD— iekšējā īslaicīgi publicētā tabula, kas ietver sesijas darbību ierakstus attiecīgajā dienā. Straumēšanas datu eksportēšana ir visefektīvākā darbība, un tajā var nebūt ietverti visi dati, piemēram, novēlotu notikumu apstrādes un/vai nesekmīgas augšupielādes dēļ. Dati tiek pastāvīgi eksportēti visas dienas garumā. Šajā tabulā var būt iekļauti sesijas ieraksti, kad šajā sesijā tiek veiktas vairākas eksportēšanas darbības. Šī tabula tiek izdzēsta, kad vaicājumsevents_YYYYMMDDir izpildīts.
Ja atlasāt ikdienas opciju, kad iestatāt funkciju BigQuery Export, katru dienu tiek izveidota arī tālāk norādītā tabula.
events_YYYYMMDD. Visu dienas notikumu eksportēšana.
Lai vaicājumu izpildītu stabilai attiecīgās dienas datu kopai, ietveriet vaicājumā tabulu events_YYYYMMDD, nevis events_intraday_YYYYMMDD.
Plašāku informāciju par tabulām events_YYYYMMDD un events_intraday_YYYYMMDD skatiet rakstā BigQuery Export shēma.
BigQuery straumēto datu eksportēšanā netiek iekļauti tālāk norādītie lietotāju attiecinājuma dati par jaunajiem lietotājiem.
- traffic_source.name (pārskatu kategorija: lietotāja kampaņa)
- traffic_source.source (pārskatu kategorija: lietotāja avots)
- traffic_source.medium (pārskatu kategorija: lietotāja vide)
Lietotāju attiecinājuma dati par esošajiem lietotājiem tiek iekļauti, tomēr šo datu pilnai apstrādei ir nepieciešamas aptuveni 24 stundas, tāpēc ieteicams nepaļauties uz šiem straumēto datu eksportētajiem datiem un to vietā iegūt lietotāju attiecinājuma datus no visiem dienā eksportētajiem datiem.
Par straumēto datu eksportēšanu pakalpojumā BigQuery tiek iekasēta papildu maksa 0,05 ASV dolāru apmērā par katru datu gigabaitu. Viens gigabaits atbilst aptuveni 600 000 Google Analytics notikumu, tomēr minētais skaits var atšķirties, jo ir atkarīgs no notikumu lieluma. Uzziniet vairāk par BigQuery cenām.
Tabulu atjauninājumu grafiks
Funkcijā BigQuery Export izveidotās tabulas tiek atjauninātas saskaņā ar tā Analytics īpašuma laika joslu, no kura tiek eksportēti dati.
Straumēšanas-eksportēšanas tabulas (events_intraday_GGGGMMDD) tiek nepārtraukti atjauninātas visu diennakti (piemēram, no plkst. 00:00:00 līdz plkst. 23:59:59 īpašuma laika joslā). Kad īpašuma laika joslā sākas jauna diena, notikumi tiek rakstīti jaunā diennakts tabulā.
Dienas eksporta tabulas (events_GGGGMMDD) tiek izveidotas, kad pakalpojumā Analytics ir apkopoti visi attiecīgās dienas notikumi. Analytics dienas tabulas tiek atjauninātas līdz 72 stundām pēc tabulas datuma, iekļaujot notikumus, kuru laikspiedols atbilst tabulas datumam, piemēram, notikumu komplektus, kas novēloti tiek pārsūtīti no platformas Measurement Protocol vai Firebase SDK failiem. Piemēram, ja tabulas datums ir 01.01.2022., Analytics tabula tiek atjaunināta līdz 04.01.2022. (ieskaitot), pievienojot notikumus ar 01.01.2022. laikspiedolu.
Dažkārt Analytics dienas tabulas var tikt atjauninātas jebkurā laikā pēc 72 stundu perioda, ja noteiktu apstākļu dēļ pakalpojumā Analytics ir atkārtoti jāapstrādā vēsturiskie dati (piemēram, kļūdas labojums, kas novērš apstrādes kļūdu).
Ehotestēšana bez sīkfailiem un klientu sniegtie dati
Kad būs ieviests piekrišanas režīms, funkcijā BigQuery Export tiks ietverti pakalpojumā Analytics vāktie ehotestēšanas vienumi bez sīkfailiem, kā arī klientu sniegtie dati, piemēram, user_id un pielāgotās kategorijas.
GA4 un Firebase integrācija un BigQuery
Ja GA4 īpašums un Firebase projekts ir integrēti, tos nevar saistīt ar atsevišķiem BigQuery projektiem.
BigQuery Export salīdzinājums pakalpojumos Google Analytics 4 un Universal Analytics
| Google Analytics 4 | Universal Analytics |
|---|---|
|
Pieejams standarta (bezmaksas) un 360 (maksas) līmenim Standarta līmeņa ierobežojums: 1 miljons notikumu dienā 360 līmeņa ierobežojums: miljardiem notikumu dienā |
Pieejams 360 (maksas) līmenim |
|
Maksa Bezmaksas eksportēšana uz BigQuery smilškasti atbilstoši smilškastes ierobežojumiem Par eksportētajiem datiem, kas pārsniedz smilškastes ierobežojumus, tiek iekasēta maksa atbilstoši līguma noteikumiem |
Maksa Bezmaksas eksportēšana uz BigQuery smilškasti atbilstoši smilškastes ierobežojumiem Par eksportētajiem datiem, kas pārsniedz smilškastes ierobežojumus, tiek iekasēta maksa atbilstoši līguma noteikumiem |
|
Iestatīšana Var iekļaut noteiktas datu straumes un izslēgt konkrētus notikumus katram īpašumam (ļauj kontrolēt eksporta apjomu un izmaksas) |
Iestatīšana Ar katru īpašumu var saistīt 1 skatu (eksportē visus datus šajā skatā) |
|
Straumēto datu eksportēšana 0,05 USD par GB (uzziniet vairāk par BigQuery cenām) Tabulas izveidošanas datums: events_intraday_YYYMMDD Tabula tiek dzēsta katru dienu:
Jaunajiem lietotājiem neietver lietotāja kampaņas, lietotāja avota un lietotāja vides datus |
Straumēto datu eksportēšana 0,05 USD par GB (uzziniet vairāk par BigQuery cenām) Tabulas izveidošanas datums: ga_realtime_sessions_YYYYMMDD BigQuery skata izveidošanas datums: ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD |
|
Dienā eksportētie dati Tabulas izveidošanas datums: events_YYYYMMDD |
Dienā eksportētie dati Tabulas izveidotas ga_sessions_intraday_YYYYMMDD
ga_sessions_YYYYMMDD
|
|
Eksportēšana, vispārīga Aizpildīšana: bez aizpildīšanas Datu kopa: katram saistītajam īpašumam 1 datu kopa ar nosaukumu analytics_<property id> Ja esat ieviesis piekrišanas režīmu, eksportēšana ietver tālāk norādītos datus.
|
Eksportēšana, vispārīga Aizpildīšana: veicot saistīšanu, tiek aizpildīti dati par 13 mēnešiem vai dati pat 10 miljardiem trāpījumu — atkarībā no tā, kurš no šiem rādītājiem iekļauj mazāku datu apjomu (Aizpildīšana BigQuery smilškastē var neizdoties) Datu kopa: katram saistītajam skatam 1 datu kopa ar tādu pašu nosaukumu kā skatam |
|
Shēmas eksportēšana Katra BigQuery tabulas rinda atbilst notikumam Pakalpojumam Google Analytics 4 unikāli notikumu dati Lai gan daži Google Analytics 4 lauki būtībā ir tādi paši kā Universal Analytics lauki (piemēram, device.category un device.deviceCategory), starp GA4 notikumu datiem un UA trāpījumu datiem pastāv vairāk atšķirību nekā līdzību |
Shēmas eksportēšana Katra BigQuery tabulas rinda atbilst sesijai Pakapojumam Universal Analytics unikāli trāpījumu dati Lai gan daži Universal Analytics lauki būtībā ir tādi paši kā Google Analytics 4 lauki (piemēram, device.deviceCategory un device.category), starp UA trāpījumu datiem un GA4 notikumu datiem pastāv vairāk atšķirību nekā līdzību. |
Saistītie resursi
Apmeklējiet BigQuery izstrādātāja rokasgrāmatu, lai uzzinātu vairāk par tālāk minētajām tēmām.