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BigQuery의 CrUX

BigQuery에서 CrUX 데이터가 구조화되는 방식을 알아보세요.

소개

Chrome UX 보고서 (CrUX)의 기반 원시 데이터는 Google Cloud에서 호스팅되는 데이터베이스인 BigQuery에서 제공됩니다.

BigQuery의 CrUX를 통해 사용자는 추세 분석, 웹 기술 비교, 도메인 벤치마킹 등 2017년으로 거슬러 올라가는 전체 데이터 세트를 직접 쿼리할 수 있습니다.

데이터는 월간 출시로 구성되며 여러 요약 테이블을 통해 데이터를 쿼리하기 위한 간단한 액세스를 제공합니다.

BigQuery 데이터는 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 데이터를 시각화할 수 있게 해주는 CrUX Dashboard의 기반이 됩니다.

데이터 세트 액세스

BigQuery를 사용하려면 Google Cloud 계정과 SQL에 관한 기본 지식이 있어야 합니다. BigQuery의 CrUX 데이터 세트는 무료 등급의 한도까지 무료로 액세스하고 살펴볼 수 있습니다. 무료 등급은 BigQuery에서 매월 갱신되며 매월 갱신됩니다. 또한 Google Cloud 신규 사용자는 무료 등급 이상의 비용을 충당할 수 있는 가입 크레딧을 받을 수 있습니다. Google Cloud 프로젝트에 신용카드를 제공해야 합니다. 신용카드를 제공해야 하는 이유는 무엇인가요?를 참고하세요.

BigQuery를 처음 사용하는 경우 다음 단계에 따라 프로젝트를 설정하세요.

Google Cloud 콘솔에서 프로젝트 만들기로 이동합니다.
새 프로젝트에 'My Chrome UX Report'와 같은 이름을 지정하고 '만들기'를 클릭합니다.
메시지가 표시되면 결제 정보를 입력합니다.
BigQuery의 CrUX 데이터 세트로 이동합니다.

이제 데이터 세트를 쿼리할 준비가 되었습니다.

프로젝트 구성

BigQuery의 CrUX 데이터는 다음 달 두 번째 화요일에 공개됩니다. 매월 chrome-ux-report.all 아래에 새 테이블로 출시됩니다. 월별 요약 통계를 제공하는 구체화된 테이블도 많이 있습니다.

`chrome-ux-report
- all
  - YYYYMM
- country_CC
  - YYYYMM
- experimental
  - country
  - global
- materialized

자세한 테이블 스키마

각 국가의 원시 테이블과 all 데이터 세트는 연도 및 월별로 제공됩니다.

원시 테이블

원시 테이블에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.

origin
effective_connection_type
form_factor
first_paint
first_contentful_paint
largest_contentful_paint
dom_content_loaded
onload
first_input
- delay
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

구체화된 테이블 스키마

구체화된 테이블은 여러 키 측정기준별로 요약 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 제공됩니다. 히스토그램은 제공되지 않으며 대신 실적 평가와 75번째 백분위수에 따라 실적 데이터가 분수로 집계됩니다. 이 예시에는 metrics_summary 테이블의 예시 행 집합이 나와 있습니다.

yyyymm	원산지	fast_lcp	avg_lcp	slow_lcp	p75_lcp
202204	https://example.com	0.9056	0.0635리라	0.0301개	1600
202203	https://example.com	0.92090	0.052달러	0.0274개	1,400
202202	https://example.com	0.9169유로	0.0545리라	0.0284	1500
202201	https://example.com	0.9072달러	0.0626	0.0298개	1500

이는 202204 데이터 세트에서 https://example.com의 실제 사용자 환경의 90.56% 가 양호한 LCP 기준을 충족했고 대략적인 75번째 백분위수 LCP 값은 1,600ms였음을 보여줍니다. 지난달보다 다소 느렸습니다.

4개의 구체화된 테이블이 제공됩니다.

metrics_summary: 월별 및 출처별 주요 측정항목
device_summary: 월별, 출처, 기기 유형별 주요 측정항목
country_summary: 월, 출처, 기기 유형, 국가별 주요 측정항목
origin_summary: 데이터 세트에 포함된 모든 출처의 목록

`metrics_summary`

metrics_summary 테이블에는 각 출처 및 월별 데이터 세트에 대한 요약 통계가 포함되어 있습니다.

yyyymm: 데이터 수집 기간의 월
origin: 사이트 출처의 URL
rank: 인기도 대략적인 순위 (2021년 3월 기준)
[small|medium|large]_cls: CLS 기준별 트래픽 비율
[fast|avg|slow]_<metric>: 실적 기준별 트래픽 비율
p75_<metric>: 실적 측정항목의 75번째 백분위수 값 (밀리초)
notification_permission_[accept|deny|ignore|dismiss]: 알림 권한 동작의 비율
[desktop|phone|tablet]Density: 폼 팩터별 트래픽 비율
[_4G|_3G|_2G|slow2G|offline]Density: 유효 연결 유형별 트래픽 비율
navigation_type_[navigate|navigate_cache|reload|restore|back_forward|back_forward_cache|prerender]: 탐색 유형의 비율

`device_summary`

device_summary 테이블에는 월별, 출처, 국가, 기기별로 집계된 통계가 포함됩니다. metrics_summary 열 외에도 다음 항목이 있습니다.

device: 기기 폼 팩터

`country_summary`

country_summary 테이블에는 월별, 출처, 국가, 기기별로 집계된 통계가 포함됩니다. metrics_summary 열 외에도 다음 항목이 있습니다.

country_code: 두 자리 국가 코드
device: 기기 폼 팩터

`origin_summary`

origin_summary 테이블에는 CrUX 데이터 세트의 모든 출처 목록이 포함되어 있습니다. 데이터 세트의 최신 출처 목록으로 매월 업데이트되며 단일 열 origin로 구성됩니다.

실험용 데이터 세트

실험용 데이터 세트에 있는 테이블은 기본 YYYYMM 테이블의 정확한 복사본이지만 파티션 나누기 및 클러스터링과 같은 최신 BigQuery 기능을 사용하여 더 빠르고 단순하며 저렴한 쿼리를 작성할 수 있습니다.

`country`

experimental.country 데이터 세트에는 데이터 세트 날짜에 대한 추가 yyyymm 열과 함께 country_CC 데이터 세트에서 집계된 데이터가 포함되어 있습니다. 스키마는 날짜와 country_code 열이 추가된 원시 테이블과 동일하므로 월별 테이블을 조인하지 않고도 시간별 쿼리를 국가 수준으로 비교할 수 있습니다.

`global`

experimental.global 데이터 세트에는 데이터 세트 날짜에 대한 추가 yyyymm 열과 함께 all 데이터 세트에서 집계된 데이터가 포함되어 있습니다. 스키마는 날짜가 추가된 원시 테이블과 동일하므로 월별 테이블을 조인하지 않고도 시간별로 쿼리를 실행할 수 있습니다.