如何从BigQuery查询与Firebase崩溃报告仪表板显示相同的崩溃计数

如何从BigQuery查询与Firebase崩溃报告仪表板显示相同的崩溃计数,firebase,google-bigquery,firebase-crash-reporting,Firebase,Google Bigquery,Firebase Crash Reporting,我尝试编写一个查询,以获取某一天BigQuery的崩溃数。但我从查询中得到的数字与我在Firebase崩溃报告仪表板上看到的数字不匹配 那么我做错了什么 以下是查询: 选择 事件日期为CrashDate, -不管我们选择什么样的活动 COUNTevent_dim.name作为崩溃计数, 从…起 表\u日期\u范围com\u示例\u ANDROID.app\u事件\u,时间戳'2017-01-27',时间戳'2017-01-27' 哪里 event_dim.name='app_exception'

我尝试编写一个查询,以获取某一天BigQuery的崩溃数。但我从查询中得到的数字与我在Firebase崩溃报告仪表板上看到的数字不匹配

那么我做错了什么

以下是查询:

选择 事件日期为CrashDate, -不管我们选择什么样的活动 COUNTevent_dim.name作为崩溃计数, 从…起 表\u日期\u范围com\u示例\u ANDROID.app\u事件\u,时间戳'2017-01-27',时间戳'2017-01-27' 哪里 event_dim.name='app_exception' 而event_dim.params.key='fatal' 和event_dim.params.value.int_value=1 分组 粗酸盐
关于你想做什么,有几件事需要知道

首先,崩溃SDK中存在节流功能,可防止向服务器发送重复请求。这可以防止我们在应用程序中草率地编写程序,从而向我们发送垃圾邮件。分析可能对发生的事情有不同的估计,因为它是不同的代码


其次,对于合法发送大量数据的应用程序,我们可能会对数据进行采样,这意味着我们会失去一些准确性,但会提高很多速度。在这个范围内,你不应该期望你的数字是准确的,这也不重要,因为数字会很大。

关于你要做的事情,有几件事需要知道

首先,崩溃SDK中存在节流功能,可防止向服务器发送重复请求。这可以防止我们在应用程序中草率地编写程序,从而向我们发送垃圾邮件。分析可能对发生的事情有不同的估计,因为它是不同的代码


其次,对于合法发送大量数据的应用程序,我们可能会对数据进行采样,这意味着我们会失去一些准确性,但会提高很多速度。在这个范围内,你不应该期望你的数字是准确的,这也不重要,因为数字会很大。

这就解释了这一点——但从我的角度来看,在事故报告中我没有得到准确的数字有点可怕。根据我的经验,每天的差别在100到3000之间。其中,查询中的崩溃计数表示每天从400到4000。分析中的崩溃计数总是较高,我们所看到的最大区别是在这一天,崩溃报告报告了1039次崩溃,分析报告了4150次崩溃。老实说,4k碰撞似乎被夸大了——通常我们看到的是1k左右,但你可以想象,这并没有增加我对这些数字的信心。这就解释了——但从我的角度来看,在碰撞报告中,我没有得到确切的数字,这有点可怕。根据我的经验,每天的差别在100到3000之间。其中,查询中的崩溃计数表示每天从400到4000。分析中的崩溃计数总是较高,我们所看到的最大区别是在这一天,崩溃报告报告了1039次崩溃,分析报告了4150次崩溃。老实说,4k崩溃似乎有些夸张,通常我们看到的是1k左右,但你可以想象,这并没有增加我对这些数字的信心。