步驟 1：建立 Google API 控制台專案並啟用 BigQuery
- 登入 Google Cloud 控制台。
- 建立新的 Google Cloud 控制台專案，或是選取現有專案。
- 前往 API 表格。
開啟左上角的「導覽」選單並按一下 [API 和服務]，然後按一下 [資料庫]。 - 啟用 BigQuery。
按一下「Google Cloud API」底下的 [BigQuery API]，然後在下個頁面點選 [啟用]。 - 在看到系統提示訊息後詳閱並同意《服務條款》。
步驟 2：為 BigQuery Export 備妥專案
您可以將 Google Analytics 資料匯出至 BigQuery 沙箱 (須遵守沙箱限制)，而無須支付費用。
進一步瞭解從沙箱升級的方式，以及 BigQuery 定價。
步驟 3：將 Google Analytics 4 資源連結至 BigQuery
完成前兩個步驟後，您就可以在 Analytics 的「管理」頁面中啟用 BigQuery Export，方法如下：
注意：BigQuery Export 的收集和設定限制與 Google Analytics 相同。如要提高上限，您可以將資源升級為 360 版。
- 在「管理」的「產品連結」下方，點選「BigQuery 連結」。
- 按一下 [連結]。
- 點按「選擇 BigQuery 專案」，系統即會顯示一份您有權存取的專案清單。
如果已經 (或預計) 連結 Analytics 和 Firebase，不妨考慮將資料匯出至同一個 Cloud 專案，以利與其他 Firebase 資料��整。 - 從清單中選取一個專案，然後按一下 [確認]。
- 選取資料位置 (如果專案中已經有 Analytics 資源的資料集，就無法設定這個選項)。
- 點選「下一步」。
- 選取「設定資料串流和事件」，選擇匯出時要納入的資料串流，以及在匯出作業中要排除的特定事件。您可以按一下「新增」，從現有事件清單中選擇，也可以點選「按名稱指定事件」按名稱選擇現有事件，或是指定資源中尚未收集的事件名稱，藉此排除事件。
- 按一下「完成」。
- 如要納入廣告 ID，請選取「加入行動應用程式串流的廣告 ID」。
- 選取「每天」(一天匯出資料一次) 或「串流」(持續匯出資料)。 如果是 Analytics 360 資源，您也可以選取「每日更新」。
- 點選「下一步」。
- 檢查所需設定，然後按一下「提交」。
權限
專案 getIamPolicy/setIamPolicy 權限，服務 get/enable 權限
OWNER」是這些權限的超集合。如要建立 BigQuery 連結，需要的最低權限如下：
resourcemanager.projects.get- 取得專案
resourcemanager.projects.getIamPolicy- 取得權限清單
resourcemanager.projects.setIamPolicy- 檢查使用者是否有權建立這項專案的連結
serviceusage.services.enable- 啟用 BigQuery API
serviceusage.services.get- 檢查 BigQuery API 是否已啟用
驗證服務帳戶
連結 Analytics 和 BigQuery 後，這項程序就會建立下列服務帳戶：
firebase-measurement@system.gserviceaccount.com
請確認已將該帳戶新增為專案成員，並授予 BigQuery 使用者 (roles/bigquery.user) 角色。
如果您先前設定 BigQuery Export 將 Google Cloud 專案的「編輯者」角色授予服務帳戶，則可將該角色縮減為 BigQuery 使用者。如要變更服務帳戶的角色，請務必先取消 Analytics 與 BigQuery 專案之間的連結，然後再重新連結。第一步是取消 Analytics 與 BigQuery 之間的連結，並移除擁有「編輯者」角色的服務帳戶。然後，按照上方的操作說明重新連結 Analytics 和 BigQuery，以建立具備專案正確權限的新服務帳戶。
重新連結之後，請確認該服務帳戶對現有的匯出資料集具備擁有者 (bigquery.dataOwner) 角色。建議做法：查看資料集的存取權政策。
變更區域
如果您在建立連結之後選錯區域而需要變更，請按照下列步驟操作：
- 刪除連往 BigQuery 的連結 (參閱下方說明)。
- 將資料備份至 BigQuery 中的其他資料集 (移動或複製)。
- 刪除原始資料集。將名稱記下：下一個步驟會用到。
- 以您剛刪除的資料集名稱新建資料集，然後選取資料位置。
- 將新資料集與 firebase-measurement@system.gserviceaccount.com 共用，並將 BigQuery 資料擁有者角色指派給服務帳戶。
- 將備份資料複製到新的資料集。
- 重複上述程序，建立連往 BigQuery 的新連結。
變更位置後，資料會有遺漏之處，因為系統不會處理從刪除現有連結到建立新連結之間的資料串流及每日匯出資料。
刪除連往 BigQuery 的連結
- 在「管理」的「產品連結」下方，點選「BigQuery 連結」。
- 按一下連結所在的資料列。
- 依序按一下右上角的
圖示 >「刪除」。
BigQuery Export 限制
標準 GA4 資源的 BigQuery Export 限制為每日 (批次) 匯出 100 萬個事件。串流匯出的事件沒有數量限制。如果您的資源持續超出匯出上限，系統將暫停每日 BigQuery 匯出作業，且不會重新處理前一天的匯出資料。
對於 Analytics 360 資源，每日更新匯出包含所有已知會出現在每日匯出中的資料欄位和欄，包括觀察到的使用者歸因和廣告曝光資料。 進一步瞭解每日更新匯出。
只要資源超出每日上限，負責的資源編輯者和管理員就會收到電子郵件通知。通知中會標明在未採取相關行動的情況下，系統將暫停匯出作業的時間點。此外，如果標準資源匯出的事件量大幅超出每日上限 (一百萬個事件)，Analytics 可能會立即暫停每日匯出作業。若您收到這項通知，請善用資料篩選選項 (資料串流匯出和事件排除) 降低每日匯出的事件量，以確保每日匯出作業能夠持續運作。
進一步瞭解 360 資源支援的較高上限。
資料篩選
您可以將某些特定資料串流和事件從匯出作業中排除，藉此限制匯出檔案的大小，或確保僅匯出所需的 BigQuery 事件。
在連結過程中排除資料串流和事件
在連結過程中選取要匯出的資料串流時，您還可選取要從匯出作業中排除的事件。請參閱連結過程的步驟 9。
在設定連結後新增/移除資料串流或事件
設定好 BigQuery 連結後，您就可以新增或移除資料串流，並在排除清單中加入或移除事件。
- 在「管理」的「產品連結」下方，點選「BigQuery 連結」。
- 按一下您要修改連結的專案所屬資料列。
- 在「資料串流和事件」下方，按一下「查看資料串流和事件」。
- 在「要匯出的資料串流」下方，您可以選取其他要匯出的資料串流，或是從清單中移除現有的資料串流。
- 在「要排除的事件」清單中按一下「新增」，從現有事件清單中選擇，也可以點選「按名稱指定事件」按名稱選擇現有事件，或是指定資源中尚未收集的事件名稱。
- 如要從清單中移除事件，請按一下該列末端的減號。
價格與計費
BigQuery 會收取「儲存空間」和「查詢處理」的相關使用費。您可以查看價目表，瞭解互動式查詢和批次查詢之間的差別。
您必須在 Cloud 中設定有效的付款方式，才能繼續匯出資料。如果因為付款方式無效而導致匯出中斷，我們無法重新匯出當時的資料。
您也可以將 Analytics 資料匯出至 BigQuery 沙箱 (但請留意沙箱限制)，而無須支付費用。
何時可開始查看資料
完成連結後，資料應該會在 24 小時內開始傳送到您的 BigQuery 專案。如果啟用每日匯出功能，系統會每天匯出含有前一天資料的檔案，匯出時間通常為報表設定時區的中午過後不久。
連結失敗的原因
建立 BigQuery 的連結可能會失敗，原因為下列其中一項：
匯出失敗的原因
| 失敗 | 原因 | 結果 |
|---|---|---|
| 沒有服務帳戶 | Cloud 專案中沒有任何具備「活躍使用者」角色的服務帳戶。 | Analytics 無法建立表格。匯出作業失敗。 |
| 自動程式帳戶在安裝後遭到刪除 | Cloud 帳戶的一名使用者移除了由 Google Analytics 安裝的自動程式服務帳戶。 | Analytics 無法再建立表格。所有匯出作業皆停���。 |
| 機構政策與 BigQuery Export 相抵觸 | Cloud 專案中的使用者建立了禁止 Analytics 匯出資料的機構政策。這類政策可能會禁止建立 BigQuery 資料表或寫入資料表。此外，這類政策也可能禁止將資料匯出至資料儲存空間所在的地區。 | 表格未能建立，或在建立之後隨即遭到刪除 (約 30 分鐘左右)。 |
| 使用者變更帳單設定 | Cloud 專案的使用者將 BigQuery 從免費版升級為付費版。雖然匯出作業通常仍能正常運作，但有時仍會失敗 (例如當專案已超過 10 GB 的沙箱限制時)。實際運作時，匯出作業可能會開始發生錯誤。 | 資料表無法填入資料。 |
| Cloud 專案超過配額 | 大部分專案分配到的 Cloud 資源都相當有限。因此，您可能會因為超出 BigQuery 儲存空間配額，而無法寫入更多資料。請注意，免費專案的配額較小 (10 GB)。 | 資料表無法填入資料。 |
| 使用者變更資源時區 | 匯出作業會根據資源所在時區，每隔 24 小時製作一份數據匯報。如果變更時區，匯出回溯期便可能在特定日期變長或變短 (舉例來說，如果將時區從美國東部標準時間變更為美國太平洋時區，回溯期便會縮短 3 小時)。無論是哪一種情況，系統向使用者顯示的事件計數皆會出現異常。 | 某一天的事件計數出現異常。使用者通常會對此感到困惑。 |
支援
如有 BigQuery 的相關問題 (例如帳單)，請洽詢 Google Cloud 支援團隊。
相關資源
BigQuery Export
如要瞭解匯出及取得範例資料集的方式，請參閱 BigQuery Export 說明文件。