BigQuery – це хмарне сховище даних, за допомогою якого можна ефективно виконувати запити на отримання даних із великих наборів.
Ви можете експортувати всі необроблені події з ресурсів Google Analytics 4 (зокрема підпорядкованих і зведених) у BigQuery, а потім надсилати запити на отримання таких даних за допомогою синтаксису типу SQL. У BigQuery можна експортувати дані в зовнішнє сховище або імпортувати зовнішні дані, щоб об’єднати їх із даними Analytics.
Після експорту даних у BigQuery ви стаєте їх власником. Щоб керувати дозволами в проектах і наборах даних, використовуйте списки контролю доступу (ACL) у BigQuery.
Повний експорт даних відбувається раз на день. Дані також експортуються безперервно впродовж дня (див. нижче розділ Потоковий експорт даних).
Ви можете експортувати дані в безкоштовний екземпляр BigQuery (ізольоване програмне середовище BigQuery), але в разі перевищення обмеження стягується плата.
За допомогою BigQuery Export зі стандартних ресурсів можна експортувати щонайбільше 1 мільйон подій на день. Докладніше про обмеження для BigQuery Export
Відмінності між інтерфейсом Google Analytics і BigQuery Export
Експорт подій у BigQuery дає змогу отримувати вихідні дані на рівні подій і користувачів (за винятком додаткових значень, які Google Analytics надає в стандартних звітах і дослідженнях). Через це дані подій експорту BigQuery можуть відрізнятися від даних в інтерфейсі Google Analytics.
Щоб зрозуміти відмінності між експортом подій BigQuery й інтерфейсом Google Analytics, а також дізнатись, як мінімізувати ці відмінності, перегляньте цю статтю.
Потоковий експорт даних
Опцію потокового експорту можна вибрати під час зв’язування ресурсу Google Analytics 4 з BigQuery.
Функція потокового експорту дає змогу за кілька хвилин отримувати дані для поточного дня через BigQuery Export.
Якщо використовується цей варіант експорту, у BigQuery надходить свіжіша інформація про користувачів та їхню взаємодію з вашим ресурсом, доступна для аналізу.
Під час потокового експорту для кожного дня створюється окрема таблиця.
events_intraday_РРРРММДД– це внутрішня тимчасова таблиця, що містить записи всіх сеансів, які відбулися протягом дня. Потоковий експорт може включати не всі дані через обробку невчасно зареєстрованих подій або помилки завантаження. Дані безперервно експортуються протягом дня. Ця таблиця може містити записи сеансу, який тривав під час кількох операцій експорту. Вона видаляється після завершення щоденного експорту всіх подійevents_РРРРММДД.
Якщо ви вибираєте щоденну опцію під час налаштування BigQuery Export, то наступна таблиця також створюється кожного дня.
events_РРРРММДД: щоденний експорт усіх подій.
Щоб отримати стабільний набір даних за день, потрібно запитувати таблицю events_РРРРММДД, а не events_intraday_РРРРММДД.
Щоб дізнатися більше про таблиці events_РРРРММДД та events_intraday_РРРРММДД, ознайомтеся зі статтею Схема BigQuery Export.
Потоковий експорт даних за допомогою BigQuery не включає наведені нижче дані про атрибуцію для нових користувачів.
- traffic_source.name (параметр у звіті: "Користувацька кампанія")
- traffic_source.source (параметр у звіті: "Джерело користувача")
- traffic_source.medium (параметр у звіті: "Канал користувача")
Дані про атрибуцію для наявних користувачів включено в потоковий експорт, але для їх повної обробки потрібно приблизно 24 години. Рекомендуємо замість них використовувати дані про атрибуцію з експорту за весь день.
За потоковий експорт у BigQuery стягується додаткова плата в розмірі 0,05 дол. США за гігабайт даних. 1 гігабайт – це приблизно 600 000 подій Google Analytics, хоча їх фактична кількість залежить від розміру. Докладніше про ціни в BigQuery.
Розклад оновлення таблиць
Оновлення таблиць, створених у межах BigQuery Export, відбувається за часовим поясом ресурсу Analytics, з якого експортуються дані.
Таблиці потокового експорту (events_intraday_РРРРММДД) оновлюються безперервно впродовж дня (наприклад, з 00:00:00 до 23:59:59 за часовим поясом ресурсу). Коли в часовому поясі ресурсу починається новий день, події записуються в нову добову таблицю.
Таблиці щоденного експорту (events_РРРРММДД) створюються після того, як Analytics збирає всі події за день. Дані в щоденних таблицях оновлюються протягом 72 годин після дати її створення, оскільки Analytics включатиме події, позначка часу яких збігається з датою створення таблиці (як-от набори подій, що надходять із Measurement Protocol або Firebase SDK із запізненням). Наприклад, якщо дата створення таблиці – 20220101, Analytics може додавати в неї події з позначкою часу від 20220101 до 20220104.
Іноді Analytics може оновлювати щоденні таблиці після 72 годин у разі, якщо потрібно повторно обробити історичні дані (наприклад, щоб виправити помилку обробки).
Запити ping без файлів cookie й дані, надані користувачами
Якщо режим згоди ввімкнено, в BigQuery Export включатимуться запити ping без файлів cookie, отримані сервісом Analytics, а також такі надані користувачами дані, як user_id й спеціальні параметри.
GA4 – Інтеграція Firebase і BigQuery
Якщо ресурс GA4 і проект Firebase інтегровано, їх не можна зв’язати з окремими проектами BigQuery.
Порівняння BigQuery Export у Google Analytics 4 і Universal Analytics
| Google Analytics 4 | Universal Analytics |
|---|---|
|
Доступно для стандартної версії (безкоштовна) і версії 360 (платна) Обмеження стандартної версії: 1 млн подій на день Обмеження версії 360: мільярди подій на день |
Доступно для версії 360 (платна) |
|
Вартість Безкоштовний експорт даних в ізольоване програмне середовище BigQuery (застосовуються обмеження щодо ізольованого програмного середовища) Якщо перевищити ліміт, з вас стягуватиметься плата відповідно до умов угоди |
Вартість Безкоштовний експорт даних в ізольоване програмне середовище BigQuery (застосовуються обмеження щодо ізольованого програмного середовища) Якщо перевищити ліміт, з вас стягуватиметься плата відповідно до умов угоди |
|
Налаштування Може включати окремі потоки даних і виключати окремі події для кожного ресурсу Дає змогу контролювати обсяг експортованих даних і пов’язані витрати |
Налаштування Може зв’язати 1 представлення даних у ресурсі (Експортуються всі дані в представленні) |
|
Потоковий експорт даних 0,05 дол. США за ГБ (докладніше про ціни в BigQuery) Створюється таблиця: events_intraday_YYYYMMDD Таблиця видаляється щодня:
Не включає дані Кампанія користувача, Джерело користувача й Засіб користувача для нових користувачів |
Потоковий експорт даних 0,05 дол. США за ГБ (докладніше про ціни в BigQuery) Створюється таблиця: ga_realtime_sessions_YYYYMMDD Створюється представлення даних BigQuery: ga_realtime_sessions_view_YYYYMMDD |
|
Щоденний експорт даних Створюється таблиця: events_YYYYMMDD |
Щоденний експорт даних Створюються таблиці ga_sessions_intraday_YYYYMMDD
ga_sessions_YYYYMMDD
|
|
Експорт, загальні дані Заповнення даними: не заповнює Набір даних: для кожного зв’язаного ресурсу, 1 набір даних під назвою analytics_<property id> Якщо ви ввімкнули режим отримання згоди, експортуються:
|
Експорт, загальні дані Заповнення даними: після зв’язування заповнює даними за 13 місяців або даними 10 млрд звернень (залежно від того, який обсяг менший) (Із заповненням даними в ізольованому програмному середовищі BigQuery можуть виникати збої) Набір даних: для кожного зв’язаного ресурсу, 1 набір даних під тією ж назвою, що й представлення даних |
|
Схема експорту Кожний рядок таблиці BigQuery відведено для події Дані про події унікальні для Google Analytics 4 Хоча деякі поля Google Analytics 4 майже збігаються з полями Universal Analytics (як-от device.category та device.deviceCategory), між даними про події GA4 і даними звернень UA існує більше відмінностей, ніж подібностей |
Схема експорту Кожний рядок таблиці BigQuery відведено для сеансу Дані звернення унікальні для Universal Analytics Хоча деякі поля Universal Analytics майже збігаються з полями Google Analytics 4 (як-от device.deviceCategory та device.category), між даними звернень UA і даними про події GA4 існує більше відмінностей, ніж подібностей |
Статті за темою
Перегляньте посібник розробників BigQuery, щоб дізнатися про: