BigQuery-এ CrUX

BigQuery-এ CrUX ডেটা কীভাবে গঠন করা হয় তা জানুন।

ভূমিকা

Chrome UX রিপোর্টের (CrUX) পিছনের কাঁচা ডেটা BigQuery তে পাওয়া যায়, Google ক্লাউডে হোস্ট করা একটি ডাটাবেস।

BigQuery-এ CrUX ব্যবহারকারীদের সরাসরি 2017-এ ফিরে যাওয়া সম্পূর্ণ ডেটাসেট অনুসন্ধান করার অনুমতি দেয়, উদাহরণস্বরূপ প্রবণতা বিশ্লেষণ, ওয়েব প্রযুক্তি এবং বেঞ্চমার্ক ডোমেনগুলির তুলনা করা।

ডেটাটি মাসিক রিলিজ দ্বারা গঠন করা হয়, সেইসাথে ডেটা অনুসন্ধানের জন্য সহজ অ্যাক্সেস প্রদানের জন্য বেশ কয়েকটি সারাংশ টেবিল রয়েছে।

BigQuery ডেটা হল CrUX ড্যাশবোর্ডের ভিত্তি, যা আপনাকে SQL কোয়েরি না লিখে এই ডেটা কল্পনা করতে দেয়।

ডেটাসেট অ্যাক্সেস করুন

BigQuery ব্যবহার করার জন্য একটি Google ক্লাউড অ্যাকাউন্ট এবং SQL এর প্রাথমিক জ্ঞান প্রয়োজন। BigQuery-এ CrUX ডেটাসেট বিনামূল্যের স্তরের সীমা পর্যন্ত অ্যাক্সেস এবং অন্বেষণ করার জন্য বিনামূল্যে, যা মাসিক পুনর্নবীকরণ করা হয় এবং BigQuery প্রদান করে। অতিরিক্তভাবে, নতুন Google ক্লাউড ব্যবহারকারীরা বিনামূল্যের স্তরের বাইরে খরচগুলি কভার করার জন্য একটি সাইনআপ ক্রেডিট পাওয়ার যোগ্য হতে পারে৷ মনে রাখবেন যে Google ক্লাউড প্রকল্পের জন্য একটি ক্রেডিট কার্ড প্রদান করা আবশ্যক, দেখুন কেন আমাকে একটি ক্রেডিট কার্ড প্রদান করতে হবে? .

আপনি যদি প্রথমবার BigQuery ব্যবহার করেন তবে একটি প্রকল্প সেট আপ করতে এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

  1. Google ক্লাউড কনসোলে একটি প্রকল্প তৈরি করতে নেভিগেট করুন।
  2. আপনার নতুন প্রজেক্টকে "My Chrome UX Report" এর মত একটি নাম দিন এবং Create এ ক্লিক করুন৷
  3. অনুরোধ করা হলে আপনার বিলিং তথ্য প্রদান করুন.
  4. BigQuery-এ CrUX ডেটাসেটে নেভিগেট করুন

এখন আপনি ডেটাসেট অনুসন্ধান শুরু করতে প্রস্তুত৷

প্রকল্প সংগঠন

BigQuery-এ CrUX ডেটা পরের মাসের দ্বিতীয় মঙ্গলবার প্রকাশিত হয়। প্রতি মাসে chrome-ux-report.all এর অধীনে একটি নতুন টেবিল হিসাবে প্রকাশিত হয়। এছাড়াও অনেকগুলি বস্তুগত সারণী রয়েছে যা প্রতি মাসের জন্য সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান প্রদান করে।

বিস্তারিত টেবিল স্কিমা

প্রতিটি দেশের জন্য কাঁচা টেবিল এবং all ডেটাসেট বছর এবং মাস অনুসারে সরবরাহ করা হয়।

কাঁচা টেবিল

কাঁচা টেবিলের নিম্নলিখিত স্কিমা আছে:

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

উপাদানযুক্ত টেবিল স্কিমা

উপাদানযুক্ত টেবিলগুলি বেশ কয়েকটি মূল মাত্রা দ্বারা সংক্ষিপ্ত ডেটাতে সহজে অ্যাক্সেসের জন্য সরবরাহ করা হয়। কোন হিস্টোগ্রাম প্রদান করা হয় না, পরিবর্তে কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং 75 তম শতাংশ মান দ্বারা কর্মক্ষমতা ডেটা ভগ্নাংশে একত্রিত করা হয়। metrics_summary টেবিল থেকে উদাহরণ সারির একটি সেট এই উদাহরণে দেখানো হয়েছে:

yyyymm মূল দ্রুত_এলসিপি avg_lcp slow_lcp p75_lcp
202204 https://example.com 0.9056 0.0635 ০.০৩০১ 1600
202203 https://example.com 0.9209 0.052 0.0274 1400
202202 https://example.com 0.9169 ০.০৫৪৫ 0.0284 1500
202201 https://example.com 0.9072 0.0626 0.0298 1500

এটি দেখায় যে 202204 ডেটাসেটে, https://example.com এ বাস্তব-ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার 90.56% ভাল LCP- এর মানদণ্ড পূরণ করেছে, এবং মোটা 75th শতাংশ LCP মান ছিল 1,600ms। এটি আগের মাসের তুলনায় কিছুটা ধীরগতির।

চারটি বস্তুগত টেবিল প্রদান করা হয়:

metrics_summary
মাস এবং উত্স অনুসারে মূল মেট্রিক্স
device_summary
মাস, উত্স এবং ডিভাইসের ধরন অনুসারে মূল মেট্রিক্স
country_summary
মাস, উৎপত্তি, ডিভাইসের ধরন এবং দেশ অনুসারে মূল মেট্রিক্স
origin_summary
ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত সমস্ত উত্সের একটি তালিকা৷

metrics_summary

metrics_summary সারণীতে প্রতিটি উৎস এবং প্রতিটি মাসিক ডেটাসেটের সারসংক্ষেপ পরিসংখ্যান রয়েছে:

yyyymm
তথ্য সংগ্রহের সময়কালের মাস
origin
সাইটের উৎসের URL
rank
মোটা জনপ্রিয়তা র‍্যাঙ্কিং ( মার্চ 2021 অনুযায়ী)
[small|medium|large]_cls
CLS থ্রেশহোল্ড দ্বারা ট্রাফিকের ভগ্নাংশ
[fast|avg|slow]_<metric>
কর্মক্ষমতা থ্রেশহোল্ড দ্বারা ট্রাফিক ভগ্নাংশ
p75_<metric>
পারফরম্যান্স মেট্রিক্সের 75তম পার্সেন্টাইল মান (মিলিসেকেন্ড)
notification_permission_[accept|deny|ignore|dismiss]
বিজ্ঞপ্তি অনুমতি আচরণের ভগ্নাংশ
[desktop|phone|tablet]Density
ফর্ম ফ্যাক্টর দ্বারা ট্রাফিক ভগ্নাংশ
[_4G|_3G|_2G|slow2G|offline]Density
কার্যকর সংযোগের ধরন দ্বারা ট্র্যাফিকের ভগ্নাংশ
navigation_type_[navigate|navigate_cache|reload|restore|back_forward|back_forward_cache|prerender]
নেভিগেশন ধরনের ভগ্নাংশ

device_summary

device_summary সারণীতে মাস, উৎপত্তি, দেশ এবং ডিভাইস অনুসারে একত্রিত পরিসংখ্যান রয়েছে। metrics_summary কলাম ছাড়াও আছে:

device
ডিভাইস ফর্ম ফ্যাক্টর

country_summary

country_summary সারণীতে মাস, উৎপত্তি, দেশ এবং ডিভাইস দ্বারা সমষ্টিগত পরিসংখ্যান রয়েছে। metrics_summary কলাম ছাড়াও আছে:

country_code
দুই-অক্ষরের দেশের কোড
device
ডিভাইস ফর্ম ফ্যাক্টর

origin_summary

origin_summary টেবিলে CrUX ডেটাসেটের সমস্ত উৎসের একটি তালিকা রয়েছে; এটি ডেটাসেটের অরিজিনগুলির সর্বশেষ তালিকার সাথে প্রতি মাসে আপডেট করা হয় এবং একটি একক কলাম রয়েছে: origin ।

পরীক্ষামূলক ডেটাসেট

পরীক্ষামূলক ডেটাসেটের সারণীগুলি হল ডিফল্ট YYYYMM টেবিলের সঠিক কপি, কিন্তু তারা পার্টিশন এবং ক্লাস্টারিংয়ের মতো নতুন এবং আরও উন্নত BigQuery বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে যা আপনাকে দ্রুত, সহজ এবং সস্তা প্রশ্নগুলি লিখতে সক্ষম করে৷

country

experimental.country ডেটাসেটে country_CC ডেটাসেট থেকে ডেটাসেটের তারিখের জন্য একটি অতিরিক্ত yyyymm কলাম সহ একত্রিত ডেটা রয়েছে৷ স্কিমাটি তারিখ এবং country_code কলামের সংযোজন সহ কাঁচা টেবিলের অনুরূপ, যা মাসিক টেবিলে যোগ না দিয়েই সময়ের সাথে দেশ-স্তরের তুলনা করার অনুমতি দেয়।

global

experimental.global ডেটাসেটে ডেটাসেট তারিখের জন্য একটি অতিরিক্ত yyyymm কলাম সহ all ডেটাসেট থেকে একত্রিত ডেটা রয়েছে৷ স্কিমাটি তারিখের সংযোজনের সাথে কাঁচা টেবিলের অনুরূপ, যা মাসিক টেবিলে যোগদান না করেই সময়ের প্রশ্নের সাথে তুলনা করার অনুমতি দেয়।