BigQuery 的 CrUX

瞭解 CrUX 資料在 BigQuery 中的結構。

簡介

你可以在 BigQuery (託管於 Google Cloud 的資料庫) 中取得 Chrome 使用者體驗報告 (CrUX) 背後的原始資料。

使用者可透過 BigQuery 的 CrUX 直接查詢 2017 年以前的完整資料集，例如分析趨勢、比較網頁技術和基準網域。

資料以每月版本為單位進行結構化，並提供多個摘要表格，方便使用者查詢資料。

BigQuery 資料是 CrUX 資訊主頁的基礎，可讓您不必編寫 SQL 查詢，即可將資料以圖表呈現。

存取資料集

使用 BigQuery 需要具備 Google Cloud 帳戶和 SQL 的基本知識。BigQuery 的 CrUX 資料集可供免費使用及探索免費方案的用量限制。免費方案會按月續訂，並由 BigQuery 提供。此外，Google Cloud 新使用者可能符合註冊抵免額的資格，可用於支付免費方案以外的費用。請注意，Google Cloud 專案必須提供信用卡，請參閱「為什麼我需要提供信用卡？」一節。

如果您是第一次使用 BigQuery，請按照下列步驟設定專案：

  1. 前往 Google Cloud 控制台的「建立專案」。
  2. 為新專案命名 (例如「我的 Chrome 使用者體驗報告」)，然後按一下「建立」。
  3. 在系統顯示提示時提供帳單資訊。
  4. 前往 BigQuery 的 CrUX 資料集

您現在可以開始查詢資料集。

專案機構

BigQuery 上的 CrUX 資料會在下個月的第二個星期二發布。每個月都會發布為 chrome-ux-report.all 下的新表格。此外，我們也有多個具體化表格，提供每個月的摘要統計資料。

詳細資料表結構定義

每個國家/地區和 all 資料集的原始資料表會按年和月提供。

原始資料表

原始資料表具有下列結構定義：

  • 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

具體化資料表結構定義

具體化表格能夠透過多種鍵維度輕鬆存取摘要資料，系統不會提供直方圖，而是會依據效能評估和第 75 個百分位數值，將成效資料匯總成分數。以下範例顯示 metrics_summary 資料表的一組資料列：

yyyymm 起源 fast_lcp avg_lcp slow_lcp p75_lcp
202204 https://example.com 0.9056 美元 0.0635 0.0301 版 1600
202203 https://example.com $0.9209 美元 0.052 0.0274 1400
202202 https://example.com $0.9169 美元 0.0545 0.0284 年 1500
202201 https://example.com 0.9072 0.0626 0.0298 年 1500

這表示在 202204 資料集中，90.56% 的實際使用者體驗符合「良好 LCP」的標準，且粗略的第 75 個百分位數 LCP 值為 1,600 毫秒。這比前幾個月的速度稍慢。

系統提供四個具體化資料表：

metrics_summary
依月份和來源顯示重要指標
device_summary
按月份、來源和裝置類型劃分的重要指標
country_summary
按月份、來源、裝置類型和國家/地區劃分的關鍵指標
origin_summary
資料集中包含的所有來源清單

metrics_summary

metrics_summary 表格包含每個來源和每個月資料集的摘要統計資料：

yyyymm
資料收集期間的月份
origin
網站來源網址
rank
約略人氣排名 (截至 2021 年 3 月)
[small|medium|large]_cls
依 CLS 門檻計算的流量百分比
[fast|avg|slow]_<metric>
流量比例 (按成效門檻劃分)
p75_<metric>
成效指標的 75 百分位數值 (毫秒)
notification_permission_[accept|deny|ignore|dismiss]
通知權限行為的比例
[desktop|phone|tablet]Density
依板型規格區分的流量比例
[_4G|_3G|_2G|slow2G|offline]Density
依有效連線類型區分的流量比例
navigation_type_[navigate|navigate_cache|reload|restore|back_forward|back_forward_cache|prerender]
導覽類型的比例

device_summary

device_summary 資料表包含依月份、來源、國家/地區和裝置匯總的統計資料。除了 metrics_summary 欄外，還有：

device
裝置板型規格

country_summary

country_summary 資料表包含依月份、來源、國家/地區和裝置匯總的統計資料。除了 metrics_summary 欄外，還有：

country_code
雙字母國家/地區代碼
device
裝置板型規格

origin_summary

origin_summary 資料表包含 CrUX 資料集內所有來源的清單；資料每月更新，內含資料集的最新來源清單，且只有單一資料欄：origin。

實驗資料集

實驗用資料集裡的資料表是預設 YYYYMM 資料表的複本，但它們運用了較新、更進階的 BigQuery 功能 (例如分區和分群)，讓編寫查詢更快、更簡單、更便宜。

country

experimental.country 資料集包含 country_CC 資料集的匯總資料，而資料集日期又有額外的 yyyymm 資料欄。這個結構定義與原始資料表相同，但多了日期和 country_code 資料欄，因此可在不彙整每月資料表的情況下，執行國家/地區層級的比較資料。

global

experimental.global 資料集包含 all 資料集的匯總資料，以及資料集日期的其他 yyyymm 資料欄。這個結構定義與原始資料表相同，但加上日期資料，因此不必彙整每月資料表，即可比較不同時間的查詢執行情況。