[GA4] BigQuery Export 架构

event_params RECORD

item_params RECORD

privacy_info 相关字段

user_properties RECORD

user_ltv RECORD

item_params RECORD

如果您使用的是旧版 SDK 并计划升级到 Android 17.2.5（或更高版本）和/或 iOS 16.20.0（或更高版本），则应考虑以下事项：

• 要使用当前的 BigQuery Export 架构，您必须将 SDK 升级到 Android 17.2.5（或更高版本）和/或 iOS 16.20.0（或更高版本）。使用较低版本的 SDK 时，导出的数据将反映旧架构。
• 升级后，您将只能在重复 items 数组中访问商品数据；商品数据将不再在标准事件参数中提供，因为它低于这些 SDK 版本。
• 进行此项更改是为了支持多产品分析。
• 您可能需要因此调整对商品/产品数据的引用。

1. 登录到 Cloud Platform 控制台 > 管理资源页面。
2. 打开要迁移数据的项目，然后在页面顶部点击激活 Google Cloud Shell。
3. 在该 shell 打开后，将以下脚本复制到一个名为 migration_script.sql 的文件中：
   1. 发送 cat > migration_script.sql 命令。
   2. 将以下脚本复制并粘贴到 shell 中。
   3. 按 Ctrl+D 保存并退出。
   脚本 (migration_script.sql)：

     SELECT
     @date AS event_date,
     event.timestamp_micros AS event_timestamp,
     event.previous_timestamp_micros AS event_previous_timestamp,
     event.name AS event_name,
     event.value_in_usd  AS event_value_in_usd,
      user_dim.bundle_info.bundle_sequence_id AS event_bundle_sequence_id,
     user_dim.bundle_info.server_timestamp_offset_micros as event_server_timestamp_offset,
     (
     SELECT
       ARRAY_AGG(STRUCT(event_param.key AS key,
           STRUCT(event_param.value.string_value AS string_value,
             event_param.value.int_value AS int_value,
             event_param.value.double_value AS double_value, 
             event_param.value.float_value AS float_value) AS value))
     FROM
       UNNEST(event.params) AS event_param) AS event_params,
     user_dim.first_open_timestamp_micros AS user_first_touch_timestamp,
     user_dim.user_id AS user_id,
     user_dim.app_info.app_instance_id AS user_pseudo_id,
     "" AS stream_id,
     user_dim.app_info.app_platform AS platform,
     STRUCT( user_dim.ltv_info.revenue AS revenue,
       user_dim.ltv_info.currency AS currency ) AS user_ltv,
     STRUCT( user_dim.traffic_source.user_acquired_campaign AS name,
         user_dim.traffic_source.user_acquired_medium AS medium,
         user_dim.traffic_source.user_acquired_source AS source ) AS traffic_source,
     STRUCT( user_dim.geo_info.continent AS continent,
       user_dim.geo_info.country AS country,
       user_dim.geo_info.region AS region,
       user_dim.geo_info.city AS city ) AS geo,
     STRUCT( user_dim.device_info.device_category AS category,
       user_dim.device_info.mobile_brand_name,
       user_dim.device_info.mobile_model_name,
       user_dim.device_info.mobile_marketing_name,
       user_dim.device_info.device_model AS mobile_os_hardware_model,
       @platform AS operating_system,
       user_dim.device_info.platform_version AS operating_system_version,
       user_dim.device_info.device_id AS vendor_id,
       user_dim.device_info.resettable_device_id AS advertising_id,
       user_dim.device_info.user_default_language AS language,
       user_dim.device_info.device_time_zone_offset_seconds AS time_zone_offset_seconds,
       IF(user_dim.device_info.limited_ad_tracking, "Yes", "No") AS is_limited_ad_tracking ) AS device,
     STRUCT( user_dim.app_info.app_id AS id,
       @firebase_app_id  AS firebase_app_id,
       user_dim.app_info.app_version AS version,
       user_dim.app_info.app_store AS install_source ) AS app_info,
     (
     SELECT
       ARRAY_AGG(STRUCT(user_property.key AS key,
           STRUCT(user_property.value.value.string_value AS string_value,
             user_property.value.value.int_value AS int_value,
             user_property.value.value.double_value AS double_value,
             user_property.value.value.float_value AS float_value,
             user_property.value.set_timestamp_usec AS set_timestamp_micros ) AS value))
     FROM
       UNNEST(user_dim.user_properties) AS user_property) AS user_properties
   FROM
     `SCRIPT_GENERATED_TABLE_NAME`,
     UNNEST(event_dim) AS event
     

4. 打开一个新 shell，然后将以下 bash 脚本复制到一个名为 migration.sh 的文件中：
   1. 发出 cat > migration.sh 命令
   2. 将以下脚本复制并粘贴到 shell 中。
   3. 按 Ctrl+D 保存并退出。
   修改以下脚本，在其中添加您的 Google Analytics 媒体资源 ID、BigQuery 项目 ID、Firebase 应用 ID、BigQuery 数据集名称，以及所需数据的开始日期和结束日期。
   脚本 (migration.sh)：

   # 项目的 Google Analytics 媒体资源 ID。可在 Firebase 的 Analytics 设置中找到该 ID。
   PROPERTY_ID=您的 Google Analytics 媒体资源 ID
   
   # BigQuery 导出项目。
   BQ_PROJECT_ID="您的 BigQuery 项目 ID"（例如："firebase-public-project"）
   
   # 该应用的 Firebase 应用 ID。
   FIREBASE_APP_ID="您的 Firebase 应用 ID"（例如："1:300830567303:ios:09b1ab1d3ca29bda"）
   
   # 供导出使用的数据集。
   BQ_DATASET="供导出使用的 BigQuery 数据集的名称"（例如："com_firebase_demo_IOS")
   
   # 平台
   PLATFORM="应用平台（ANDROID 或 IOS）"
   
   # 您希望运行迁移的日期范围，格式为 [START_DATE,END_DATE]（开始日期和结束日期包含在内）。
   START_DATE=20180324
   END_DATE=20180327
   
   # 请勿修改以下脚本，除非您确定要这么做 :)
   startdate=$(date -d"$START_DATE"  +%Y%m%d) || exit -1
   enddate=$(date -d"$END_DATE"  +%Y%m%d) || exit -1
   
   # 遍历相应日期。
   DATE="$startdate"
   while [ "$DATE" -le "$enddate" ]; do
   
           # 使用以上参数构建的 BQ 表。
           BQ_TABLE="$BQ_PROJECT_ID.$BQ_DATASET.app_events_$DATE"
   
           echo "Migrating $BQ_TABLE"
   
           cat migration_script.sql | sed -e "s/SCRIPT_GENERATED_TABLE_NAME/$BQ_TABLE/g" | bq query \
           --debug_mode \
           --allow_large_results \
           --noflatten_results \
           --use_legacy_sql=False \
           --destination_table analytics_$PROPERTY_ID.events_$DATE \
           --batch \
           --append_table \
           --parameter=firebase_app_id::$FIREBASE_APP_ID \
           --parameter=date::$DATE \
           --parameter=platform::$PLATFORM \
           --project_id=$BQ_PROJECT_ID
   
   
           temp=$(date -I -d "$DATE + 1 day")
           DATE=$(date -d "$temp" +%Y%m%d)
   
   done
   exit
   
   # 脚本结束
   
   

5. 打开一个新 shell，然后发送 bash migration.sh 命令

user_dim

event_dim