CrUX ใน BigQuery

ดูโครงสร้างข้อมูล CrUX บน BigQuery

บทนำ

ข้อมูลดิบที่อยู่เบื้องหลังรายงาน UX ของ Chrome (CrUX) มีอยู่ใน BigQuery ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่โฮสต์บน Google Cloud

CrUX ใน BigQuery ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาชุดข้อมูลทั้งหมดย้อนหลังไปถึงปี 2017 ได้โดยตรง เช่น เพื่อวิเคราะห์แนวโน้ม เปรียบเทียบเทคโนโลยีเว็บ และเปรียบเทียบโดเมน

ข้อมูลมีโครงสร้างตามรุ่นรายเดือน รวมถึงตารางสรุปจำนวนหนึ่งเพื่อให้เข้าถึงการค้นหาข้อมูลได้ง่าย

ข้อมูล BigQuery เป็นพื้นฐานของแดชบอร์ด CrUX ซึ่งช่วยให้คุณแสดงข้อมูลเป็นภาพได้โดยไม่ต้องเขียนคำค้นหา SQL

เข้าถึงชุดข้อมูล

การใช้ BigQuery ต้องมีบัญชี Google Cloud และความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ SQL ชุดข้อมูล CRUX ใน BigQuery เข้าถึงและสำรวจได้ฟรีตามขีดจํากัดของแพ็กเกจรุ่นฟรี ซึ่งจะต่ออายุทุกเดือนและให้บริการโดย BigQuery นอกจากนี้ ผู้ใช้ Google Cloud รายใหม่อาจมีสิทธิ์ได้รับเครดิตการลงชื่อสมัครใช้เพื่อครอบคลุมค่าใช้จ่ายที่นอกเหนือจากรุ่นฟรี โปรดทราบว่าคุณต้องระบุบัตรเครดิตสำหรับโปรเจ็กต์ Google Cloud โปรดดูเหตุใดฉันจึงต้องระบุบัตรเครดิต

หากใช้ BigQuery เป็นครั้งแรก ให้ทําตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อตั้งค่าโปรเจ็กต์

1. ไปที่สร้างโปรเจ็กต์ในคอนโซล Google Cloud
2. ตั้งชื่อโปรเจ็กต์ใหม่ เช่น "รายงาน UX ของ Chrome ของฉัน" แล้วคลิกสร้าง
3. ระบุข้อมูลสำหรับการเรียกเก็บเงินหากได้รับข้อความแจ้ง
4. ไปที่ชุดข้อมูล CRUX ใน BigQuery

ตอนนี้คุณก็พร้อมเริ่มค้นหาชุดข้อมูลแล้ว

หมายเหตุ: ตัวอย่างเช่น การค้นหาตัวอย่างให้ดูคู่มือเริ่มต้นใช้งาน

การจัดระเบียบโปรเจ็กต์

ข้อมูล CrUX ใน BigQuery จะเผยแพร่ในวันอังคารที่ 2 ของเดือนถัดไป โดยแต่ละเดือนจะเผยแพร่เป็นตารางใหม่ในส่วน chrome-ux-report.all นอกจากนี้ยังมีตารางที่สร้างขึ้นซึ่งแสดงสถิติสรุปของแต่ละเดือน

• `chrome-ux-report
  • all
    • YYYYMM
  • country_CC
    • YYYYMM
  • experimental
    • country
    • global
  • materialized
    • country_summary
    • device_summary
    • metrics_summary
    • origin_summary

สคีมาตารางโดยละเอียด

ตารางดิบสำหรับแต่ละประเทศและชุดข้อมูล all จะแสดงตามปีและเดือน

ตารางดิบ

ตารางดิบมีสคีมาดังต่อไปนี้

• 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
• navigation_types
  • navigate
  • navigate_cache
  • reload
  • restore
  • back_forward
  • back_forward_cache
  • prerender
• experimental
  • permission
    • notifications
  • time_to_first_byte
  • popularity

สคีมาตารางที่เป็นรูปธรรม

ตารางที่เป็นรูปธรรมมีไว้เพื่อให้เข้าถึงข้อมูลสรุปตามมิติข้อมูลหลักต่างๆ ได้ง่ายขึ้น ไม่มีการระบุฮิสโตแกรม แต่ข้อมูลประสิทธิภาพจะรวบรวมเป็นเศษส่วนตามการประเมินประสิทธิภาพและค่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 75 ชุดแถวตัวอย่างจากตาราง metrics_summary ที่แสดงในตัวอย่างนี้

ปปปปดด	origin	fast_lcp	avg_lcp	slow_lcp	p75_lcp
202204	https://example.com	0.9056	0.0635	0.0301	1,600
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

ซึ่งแสดงให้เห็นว่าในชุดข้อมูลปี 202204 ประสบการณ์ของผู้ใช้จริง 90.56% ใน https://example.com ตรงตามเกณฑ์สำหรับ LCP ที่ดี และค่า LCP เปอร์เซ็นไทล์ที่ 75 คร่าวๆ คือ 1,600 มิลลิวินาที ซึ่งช้ากว่าเดือนก่อนหน้าเล็กน้อย

ตารางที่แสดงผลแล้ว 4 ตาราง ได้แก่

metrics_summary

เมตริกหลักตามเดือนและต้นทาง

device_summary

เมตริกหลักตามเดือน ต้นทาง และประเภทอุปกรณ์

country_summary

เมตริกหลักตามเดือน ต้นทาง ประเภทอุปกรณ์ และประเทศ

origin_summary

รายการต้นทางทั้งหมดที่รวมอยู่ในชุดข้อมูล

metrics_summary

ตาราง metrics_summary มีสถิติสรุปสำหรับต้นทางแต่ละแห่งและชุดข้อมูลรายเดือนแต่ละชุด ดังนี้

yyyymm

เดือนของระยะเวลาการเก็บรวบรวมข้อมูล

origin

URL ของต้นทางเว็บไซต์

rank

การจัดอันดับความนิยมคร่าวๆ (ณ เดือนมีนาคม 2021)

[small|medium|large]_cls

เศษส่วนของการเข้าชมตามเกณฑ์ CLS

[fast|avg|slow]_<metric>

เศษส่วนของการเข้าชมตามเกณฑ์ประสิทธิภาพ

p75_<metric>

ค่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 75 ของเมตริกประสิทธิภาพ (มิลลิวินาที)

notification_permission_[accept|deny|ignore|dismiss]

เศษส่วนของลักษณะการทำงานของสิทธิ์การแจ้งเตือน

[desktop|phone|tablet]Density

เศษส่วนของการเข้าชมตามรูปแบบของอุปกรณ์

[_4G|_3G|_2G|slow2G|offline]Density

เศษส่วนของการเข้าชมตามประเภทการเชื่อมต่อที่มีผล

navigation_type_[navigate|navigate_cache|reload|restore|back_forward|back_forward_cache|prerender]

เศษส่วนของการนำทางประเภทต่างๆ

device_summary

ตาราง device_summary มีสถิติรวมตามเดือน ต้นทาง ประเทศ และอุปกรณ์ นอกจากคอลัมน์ metrics_summary แล้วยังมีรายการต่อไปนี้

device

รูปแบบ

ของอุปกรณ์

country_summary

ตาราง country_summary มีสถิติรวมตามเดือน ต้นทาง ประเทศ และอุปกรณ์ นอกจากคอลัมน์ metrics_summary แล้วยังมีรายการต่อไปนี้

country_code

รหัสประเทศ 2 ตัวอักษร

device

รูปแบบของอุปกรณ์

ของอุปกรณ์

origin_summary

ตาราง origin_summary มีรายการต้นทางทั้งหมดในชุดข้อมูล CrUX ซึ่งจะอัปเดตทุกเดือนด้วยรายการต้นทางล่าสุดในชุดข้อมูล และมีคอลัมน์เดียวคือ origin

ชุดข้อมูลทดลอง

ตารางในชุดข้อมูลทดลองเป็นสำเนาที่ตรงกันของตาราง YYYYMM เริ่มต้น แต่จะใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์ BigQuery ที่ใหม่กว่าและขั้นสูงกว่า เช่น การแบ่งพาร์ติชัน และคลัสเตอร์ที่ช่วยให้คุณเขียนคำค้นหาได้เร็วขึ้น ง่ายขึ้น และถูกลง

country

ชุดข้อมูล experimental.country มีข้อมูลรวมจากชุดข้อมูล country_CC กับคอลัมน์ yyyymm เพิ่มเติมสำหรับวันที่ชุดข้อมูล สคีมานี้เหมือนกับตารางดิบ โดยมีการเพิ่มคอลัมน์วันที่และ country_code ซึ่งช่วยให้สามารถเรียกใช้การค้นหาแบบเปรียบเทียบระดับประเทศตามช่วงเวลาได้โดยไม่ต้องเข้าร่วมตารางรายเดือน

global

ชุดข้อมูล experimental.global มีข้อมูลที่รวบรวมจากชุดข้อมูล all โดยมีคอลัมน์ yyyymm เพิ่มเติมสำหรับวันที่ของชุดข้อมูล สคีมานี้เหมือนกับตารางดิบ แต่เพิ่มวันที่เข้าไปด้วย ซึ่งช่วยให้สามารถเรียกใช้การค้นหาเพื่อเปรียบเทียบตามช่วงเวลาได้โดยไม่ต้องรวมตารางรายเดือน