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 কাঠামোগত, সেইসাথে ডেটা অনুসন্ধানের জন্য দ্রুত অ্যাক্সেস প্রদানের জন্য বেশ কয়েকটি সারাংশ সারণী।
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:
- Google ক্লাউড কনসোলে একটি প্রকল্প তৈরি করতে নেভিগেট করুন।
- আপনার নতুন প্রজেক্টকে "My Chrome UX Report" এর মত একটি নাম দিন এবং Create এ ক্লিক করুন৷
- অনুরোধ করা হলে আপনার বিলিং তথ্য প্রদান করুন.
- 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।
- `chrome-ux-report
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 -
layout_instability-
cumulative_layout_shift
-
-
interaction_to_next_paint -
round_trip_time -
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 | 0.0545 | 0.0284 | 1500 |
| 202201 | https://example.com | 0.9072 | ০.০৬২৬ | 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
-
[low|medium|high]_rtt - RTT থ্রেশহোল্ড দ্বারা ট্রাফিকের 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 অনুসারে ট্রাফিকের ভগ্নাংশ ( ফেব্রুয়ারি 2025 থেকে
rttহিস্টোগ্রাম থেকে গণনা করা হয়েছে, কোন অফলাইন ছাড়াই) -
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।