BigQuery'de CrUX

CrUX verilerinin BigQuery'de nasıl yapılandırıldığını öğrenin.

Giriş

Chrome Kullanıcı Deneyimi Raporu'nun (CrUX) temelini oluşturan ham veriler, Google Cloud'da barındırılan bir veritabanı olan BigQuery'de kullanılabilir.

BigQuery'deki CrUX, kullanıcıların 2017'ye kadar uzanan tam veri kümesini doğrudan sorgulamasına olanak tanır. Örneğin, kullanıcılar bu sayede trendleri analiz edebilir, web teknolojilerini karşılaştırabilir ve alanlara kıyaslama yapabilir.

Veriler, aylık yayınlara göre yapılandırılır. Ayrıca, verilere sorgu göndermek için daha hızlı erişim sağlayan bir dizi özet tablo da bulunur.

BigQuery verileri, SQL sorguları yazmadan bu verileri görselleştirmenize olanak tanıyan CrUX kontrol panelinin temelini oluşturur.

Veri kümesine erişme

BigQuery'yi kullanmak için Google Cloud hesabınızın olması ve SQL hakkında temel bilgilere sahip olmanız gerekir. BigQuery'deki CrUX veri kümesine, BigQuery tarafından sağlanan ve aylık olarak yenilenen ücretsiz katmanın sınırları dahilinde ücretsiz olarak erişilebilir ve bu veri kümesi keşfedilebilir. Ayrıca, yeni Google Cloud kullanıcıları ücretsiz katmanın ötesindeki harcamaları karşılamak için kayıt kredisi almaya uygun olabilir. Google Cloud projesi için kredi kartı sağlanması gerektiğini unutmayın. Neden kredi kartı vermem gerekiyor? başlıklı makaleyi inceleyin.

BigQuery'yi ilk kez kullanıyorsanız proje oluşturmak için aşağıdaki adımları uygulayın:

  1. Google Cloud Console'da Proje Oluştur'a gidin.
  2. Yeni projenize "Chrome kullanıcı deneyimi raporum" gibi bir ad verin ve Oluştur'u tıklayın.
  3. İstenirse fatura bilgilerinizi girin.
  4. BigQuery'deki CrUX veri kümesine gidin.

Artık veri kümesini sorgulamaya başlayabilirsiniz.

Proje organizasyonu

BigQuery'deki CrUX verileri, sonraki ayın ikinci Salı günü yayınlanır. Her ay chrome-ux-report.all altında yeni bir tablo olarak yayınlanır. Ayrıca, her ay için özet istatistikler sağlayan bir dizi somutlaştırılmış tablo da vardır.

Ayrıntılı tablo şeması

Her ülke ve all veri kümesi için ham tablolar yıla ve aya göre sağlanır.

Ham tablolar

Ham tablolar aşağıdaki şemaya sahiptir:

  • origin
  • effective_connection_type
  • form_factor
  • first_paint
  • first_contentful_paint
  • largest_contentful_paint
  • dom_content_loaded
  • onload
  • layout_instability
    • cumulative_layout_shift
  • interaction_to_next_paint
  • round_trip_time
  • navigation_types
    • navigate
    • navigate_cache
    • reload
    • restore
    • back_forward
    • back_forward_cache
    • prerender
  • experimental
    • permission
      • notifications
    • time_to_first_byte
    • popularity

Gerçekleştirilmiş tablo şeması

Özet verilere çeşitli önemli boyutlara göre daha kolay erişebilmek için somutlaştırılmış tablolar sağlanır. Histogramlar sağlanmaz. Bunun yerine performans verileri, performans değerlendirmesi ve 75. yüzdelik dilim değerine göre kesirler halinde toplanır. Bu örnekte, metrics_summary tablosundan bir dizi örnek satır gösterilmektedir:

yyyymm kaynak fast_lcp avg_lcp slow_lcp p75_lcp
202204 https://example.com 0,9056 0,0635 0,0301 1600
202203 https://example.com 0,9209 0,052 0,0274 1.400
202202 https://example.com 0,9169 0,0545 0,0284 1.500
202201 https://example.com 0,9072 0,0626 0,0298 1.500

Bu, 202204 veri kümesinde https://example.com üzerindeki gerçek kullanıcı deneyimlerinin% 90,56'sının iyi LCP ölçütlerini karşıladığını ve 75. yüzdelik dilimdeki kaba LCP değerinin 1.600 ms olduğunu gösterir. Bu, önceki aylara göre biraz daha yavaş.

Dört somutlaştırılmış tablo sağlanır:

metrics_summary
Aya ve kaynağa göre temel metrikler
device_summary
Aya, kaynağa ve cihaz türüne göre önemli metrikler
country_summary
Aya, kaynağa, cihaz türüne ve ülkeye göre temel metrikler
origin_summary
veri kümesine dahil edilen tüm kaynakların listesi

metrics_summary

metrics_summary tablosu, her kaynak ve her aylık veri kümesi için özet istatistikleri içerir:

yyyymm
Veri toplama döneminin ayı
origin
Site kaynağının URL'si
rank
Yaklaşık popülerlik sıralaması (Mart 2021 itibarıyla)
[small|medium|large]_cls
CLS eşiklerine göre trafik oranı
[fast|avg|slow]_<metric>
Performans eşiklerine göre trafik oranı
[low|medium|high]_rtt
RTT eşiklerine göre trafik oranı
p75_<metric>
Performans metriklerinin 75. yüzdelik dilim değeri (milisaniye)
notification_permission_[accept|deny|ignore|dismiss]
bildirim izni davranışlarının oranı
[desktop|phone|tablet]Density
Form faktörüne göre trafik oranı
[_4G|_3G|_2G|slow2G|offline]Density
etkili bağlantı türüne göre trafik oranı (rtt histogramlarından Şubat 2025'ten itibaren hesaplanır, çevrimdışı veri içermez)
navigation_type_[navigate|navigate_cache|reload|restore|back_forward|back_forward_cache|prerender]
gezinme türlerinin oranı

device_summary

device_summary tablosunda aya, kaynağa, ülkeye ve cihaza göre toplanmış istatistikler yer alır. metrics_summary sütunlarına ek olarak:

device
Cihaz form faktörü

country_summary

country_summary tablosunda aya, kaynağa, ülkeye ve cihaza göre toplanmış istatistikler yer alır. metrics_summary sütunlarına ek olarak:

country_code
İki harfli ülke kodu
device
Cihaz form faktörü

origin_summary

origin_summary tablosu, CrUX veri kümesindeki tüm kaynakların listesini içerir. Veri kümesindeki en son kaynak listesiyle aylık olarak güncellenir ve tek bir sütunu vardır: origin.

Deneysel veri kümesi

Deneysel veri kümesindeki tablolar, varsayılan YYYYMM tablolarının tam kopyalarıdır ancak daha hızlı, daha basit ve daha ucuz sorgular yazmanızı sağlayan bölümleme ve kümeleme gibi daha yeni ve daha gelişmiş BigQuery özelliklerini kullanır.

country

experimental.country veri kümesi, country_CC veri kümelerinden toplanmış verileri ve veri kümesi tarihi için ek bir yyyymm sütununu içerir. Şema, işlenmemiş tablolarla aynıdır. Buna ek olarak, aylık tablolar birleştirilmeden zaman içinde ülke düzeyinde karşılaştırma sorgularının yürütülmesine olanak tanıyan tarih ve country_code sütunları da bulunur.

global

experimental.global veri kümesi, all veri kümesinden toplanmış verileri ve veri kümesi tarihi için ek bir yyyymm sütununu içerir. Şema, işlenmemiş tablolara benzer. Tarih de eklendiği için aylık tablolar birleştirilmeden zaman içinde karşılaştırma sorguları yürütülebilir.