หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

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

ไปที่สร้างโปรเจ็กต์ในคอนโซล Google Cloud
ตั้งชื่อโปรเจ็กต์ใหม่ เช่น "รายงาน UX ของ Chrome ของฉัน" แล้วคลิกสร้าง
ระบุข้อมูลสำหรับการเรียกเก็บเงินหากได้รับข้อความแจ้ง
ไปที่ชุดข้อมูล CRUX ใน BigQuery

ตอนนี้คุณก็พร้อมเริ่มค้นหาชุดข้อมูลแล้ว

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

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

`country_summary`

ตาราง country_summary มีสถิติรวมตามเดือน ต้นทาง ประเทศ และอุปกรณ์ นอกจากคอลัมน์ metrics_summary แล้วยังมีรายการต่อไปนี้

country_code: รหัสประเทศ 2 ตัวอักษร
device: รูปแบบของอุปกรณ์

`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