BigQuery to hurtownia danych w chmurze, która umożliwia wykonywanie bardzo wydajnych zapytań obejmujących duże zbiory danych.
Możesz wyeksportować do BigQuery wszystkie nieprzetworzone zdarzenia z usług w Google Analytics 4 (w tym usług podrzędnych i usług o pełnym zakresie), a potem używać składni podobnej do SQL, aby tworzyć zapytania dotyczące tych danych. W BigQuery możesz eksportować swoje dane do zewnętrznej pamięci masowej. Możesz też importować dane z innych źródeł, aby łączyć je z danymi Analytics.
Po wyeksportowaniu danych do BigQuery jesteś ich właścicielem, więc możesz zarządzać uprawnieniami do projektów i zbiorów danych za pomocą list kontroli dostępu (ACL) w BigQuery.
Pełny eksport danych odbywa się raz dziennie. Dane są też eksportowane na bieżąco w ciągu dnia (patrz Eksport strumieniowy poniżej).
Możesz eksportować dane do bezpłatnej instancji BigQuery (piaskownica BigQuery), ale możemy naliczać opłaty za eksporty, które przekraczają limity trybu piaskownicy.
Dzienny limit BigQuery Export w usługach standardowych wynosi 1 milion zdarzeń. Więcej informacji o innych ograniczeniach funkcji BigQuery Export
Różnice między interfejsem Google Analytics i BigQuery Export
Eksport zdarzeń BigQuery zapewnia dostęp do nieprzetworzonych danych na poziomie zdarzenia i użytkownika, z wyłączeniem wartości dodanych przez Google Analytics do danych w standardowych raportach i eksploracjach. Z tego powodu dane z eksportu zdarzeń BigQuery mogą różnić się od danych w interfejsie Google Analytics.
Aby zrozumieć różnice między eksportem zdarzeń BigQuery a interfejsem Google Analytics oraz poznać sposoby ograniczenia tych różnic, jeśli to możliwe, zapoznaj się z artykułem Wypełnianie luki między interfejsem Google Analytics a eksportem do BigQuery.
Eksport strumieniowy
Opcję eksportu strumieniowego możesz wybrać podczas łączenia usługi w Google Analytics 4 z BigQuery.
Eksport strumieniowy BigQuery udostępnia dane zbierane na bieżąco w ciągu dnia. Będą one dostępne w BigQuery Export z kilkuminutowym opóźnieniem.
Jeśli korzystasz z tej opcji eksportu danych, BigQuery udostępnia Ci do analizy najnowsze informacje o użytkownikach i ruchu generowanym przez nich w Twojej usłudze.
Eksport strumieniowy tworzy na każdy dzień 1 nową tabelę:
events_intraday_RRRRMMDD: to wewnętrzna tabela testowa zawierająca wszystkie zapisy sesji dla każdego działania, które miało miejsce w ciągu dnia. Eksport strumieniowy jest wykonywany w najlepszy możliwy sposób, ale może nie zawierać części danych z takich powodów jak przetwarzanie opóźnionych zdarzeń lub nieudane przesyłanie. Dane są eksportowane na bieżąco przez cały dzień. Ta tabela może zawierać dużą liczbę zapisów sesji, gdy sesja obejmuje wiele operacji eksportowania. Jest ona usuwana po utworzeniu tabelievents_RRRRMMDD.
Jeśli podczas konfigurowania funkcji BigQuery Export wybierzesz opcję codziennego eksportu, każdego dnia zostanie też utworzona ta tabela:
events_RRRRMMDD: pełny dzienny eksport zdarzeń.
Zapytania lepiej kierować do tabeli events_RRRRMMDD niż events_intraday_RRRRMMDD. Dzięki temu będą one wysyłane do stabilnej wersji zbioru danych z konkretnego dnia.
Więcej informacji o tabelach events_RRRRMMDD i events_intraday_RRRRMMDD znajdziesz w artykule Schemat BigQuery Export.
Eksport strumieniowy BigQuery nie obejmuje tych danych atrybucji nowych użytkowników:
- traffic_source.name (wymiar raportowania: kampania użytkownika)
- traffic_source.source (wymiar raportowania: źródło użytkownika)
- traffic_source.medium (wymiar raportowania: medium użytkownika)
Dane atrybucji obecnych użytkowników są uwzględniane, ale ich pełne przetworzenie zajmuje ok. 24 godzin, więc zalecamy, aby nie polegać na tych danych z eksportu strumieniowego i zamiast tego pobierać dane atrybucji użytkowników z pełnego eksportu dziennego.
Opłaty za korzystanie z eksportu strumieniowego w BigQuery wynoszą 0,05 USD za gigabajt (GB) danych. 1 GB to mniej więcej 600 tys. zdarzeń Google Analytics, ale dokładna liczba zdarzeń zależy od ich rozmiaru. Więcej informacji o opłatach za korzystanie z BigQuery.
Harmonogram aktualizacji tabel
Aktualizacje tabel utworzonych w ramach działania funkcji BigQuery Export zależą od strefy czasowej usługi Analytics, z której są eksportowane dane.
Tabele eksportów strumieniowych (events_intraday_YYYYMMDD) są aktualizowane w ciągu dnia (np. od 00:00:00 do 23:59:59 w strefie czasowej usługi). Gdy w strefie czasowej usługi zacznie się nowa doba, zdarzenia będą zapisywane w nowej tabeli w ciągu dnia.
Tabele codziennych eksportów (events_YYYYMMDD) są tworzone po zebraniu przez Analytics wszystkich zdarzeń na dany dzień. Analytics aktualizuje tabele dzienne przez 72 godziny od daty utworzenia tabeli, dodając do nich zdarzenia oznaczone sygnaturą czasową tabeli, np. pakiety zdarzeń, które zostały przesłane później z platformy Measurement Protocol lub pakietów SDK Firebase. Jeśli np. data tabeli to 20220101, Analytics będzie uzupełniać tabelę do 20220104 o zdarzenia oznaczone sygnatura czasową 20220101.
Czasami możemy zaktualizować tabele dzienne w dowolnym momencie po 72-godzinnym okresie, w sytuacji, gdy Analytics musi ponownie przetworzyć dane historyczne (np. poprawka błędu przetwarzania).
Pingi bez plików cookie i dane przekazywane przez klientów
Po wdrożeniu trybu uzyskiwania zgody dane eksportowane do BigQuery będą obejmowały pingi bez plików cookie zbierane przez Analytics, a także dane przesyłane przez klientów, takie jak user_id i wymiary niestandardowe.
GA4 – integracja Firebase z BigQuery
Jeśli usługa w GA4 i projekt Firebase są zintegrowane, nie można ich połączyć z oddzielnymi projektami BigQuery.
Porównanie BigQuery Export w Google Analytics 4 i Universal Analytics
| Google Analytics 4 | Universal Analytics |
|---|---|
|
Dostępność w wersji standardowej (bezpłatnej) i 360 (płatnej) Limit w wersji standardowej: 1 mln zdarzeń dziennie Limit w wersji 360: miliardy zdarzeń dziennie |
Dostępność w wersji 360 (płatnej) |
|
Koszt Bezpłatny eksport do piaskownicy BigQuery w ramach jej limitów Wyeksportowane dane, które przekraczają limity piaskownicy, powodują naliczenie opłat zgodnie z warunkami umowy |
Koszt Bezpłatny eksport do piaskownicy BigQuery w ramach jej limitów Wyeksportowane dane, które przekraczają limity piaskownicy, powodują naliczenie opłat zgodnie z warunkami umowy |
|
Konfiguracja Może w przypadku danej usługi uwzględniać określone strumienie danych i wykluczać wybrane zdarzenia (umożliwia kontrolowanie ilości i kosztów eksportowanych danych) |
Konfiguracja Można połączyć jeden widok danych na usługę (eksportowanie całej zawartości tego widoku danych) |
|
Eksport strumieniowy 0,05 USD za GB (więcej informacji o cenach BigQuery) Tworzona tabela: events_intraday_RRRRMMDD Tabela jest usuwana codziennie:
W przypadku nowych użytkowników nie obejmuje danych Użytkownik – kampania, Użytkownik – źródło ani Użytkownik – medium |
Eksport strumieniowy 0,05 USD za GB (więcej informacji o cenach BigQuery) Tworzona tabela: ga_realtime_sessions_RRRRMMDD Tworzony widok BigQuery: ga_realtime_sessions_view_RRRRMMDD |
|
Codzienny eksport Tworzona tabela: events_RRRRMMDD |
Codzienny eksport Tworzone tabele ga_sessions_intraday_RRRRMMDD
ga_sessions_RRRRMMDD
|
|
Eksportowanie ogólne Uzupełnianie: brak uzupełniania Zbiór danych: po jednym zbiorze danych (o nazwie analytics_<identyfikator usługi>) na każdą połączoną usługę Jeśli masz zaimplementowany tryb uzyskiwania zgody, eksportowanie obejmuje:
|
Eksportowanie ogólne Uzupełnianie: po połączeniu uzupełnianie danymi z 13 miesięcy lub 10 mld działań zależnie od tego, który z tych zbiorów danych jest mniejszy (Uzupełnianie piaskownicy BigQuery może się nie udać) Zbiór danych: po jednym zbiorze danych (o nazwie takiej samej jak widok danych) na każdy połączony widok danych |
|
Schemat eksportu Każdy wiersz w tabeli BigQuery odpowiada zdarzeniu Dane zdarzenia unikalne dla Google Analytics 4 Niektóre pola Google Analytics 4 są zasadniczo takie same jak pola Universal Analytics (np. device.category i device.deviceCategory), ale między danymi zdarzenia GA4 a danymi działania UA jest więcej różnic niż podobieństw |
Schemat eksportu Każdy wiersz w tabeli BigQuery odpowiada sesji Dane działania unikalne dla Universal Analytics Niektóre pola Universal Analytics są zasadniczo takie same jak pola Google Analytics 4 (np. device.deviceCategory i device.category), ale między danymi działania UA a danymi zdarzenia GA4 jest więcej różnic niż podobieństw |
Przydatne materiały
Na stronie BigQuery Developers Guide (Przewodnik po narzędziu BigQuery dla programistów) znajdziesz więcej informacji o: