# 區塊鏈數據索引的演進:從原始節點到AI賦能的全鏈數據庫## 1. 引言自2017年首批區塊鏈應用問世以來,去中心化應用(dApp)蓬勃發展,涵蓋金融、遊戲和社交等多個領域。隨着行業不斷進步,我們不禁要思考:這些dApp所依賴的數據究竟從何而來?2024年,人工智能與Web3成爲焦點。在AI領域,數據就像生命之源,不斷滋養着系統的成長與進化。沒有海量優質數據的支撐,再精妙的AI算法也難以發揮應有的智能與效能。本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程,分析數據索引技術的演變,並對比The Graph、Chainbase和Space and Time等主流協議在數據服務與產品架構上的異同,特別關注後兩者如何結合AI技術提供創新服務。## 2. 數據索引的繁與簡:從區塊鏈節點到全鏈數據庫 ### 2.1 數據源頭:區塊鏈節點區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式帳本,由衆多節點共同維護。每個節點都保存了完整的區塊鏈數據副本,確保網路的去中心化特性。然而,普通用戶自建和維護節點面臨諸多困難,不僅需要專業技術,還有高額的硬件和帶寬成本。此外,普通節點的查詢能力有限,難以滿足開發者的需求。爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。它們承擔節點的運維成本,通過RPC端點爲用戶提供數據訪問服務。公共RPC端點雖然免費,但存在速率限制;私有RPC端點性能更好,但對復雜查詢的效率不高,且難以跨鏈擴展。盡管如此,節點提供商標準化的API接口還是極大降低了用戶訪問鏈上數據的門檻。### 2.2 數據解析:從原始數據到可用數據區塊鏈節點提供的原始數據通常經過加密和編碼處理,直接使用這些數據對普通用戶和開發者來說難度很大。因此,數據解析成爲關鍵環節,它將復雜的原始數據轉化爲易於理解和操作的格式,大大提高了數據的可用性。### 2.3 數據索引器的演進隨着區塊鏈數據量激增,數據索引器的需求日益突出。索引器通過組織鏈上數據並將其存入數據庫,使之易於查詢。它們提供了統一的查詢接口,讓開發者能夠使用標準化查詢語言(如GraphQL)快速準確地檢索所需信息。不同類型的索引器各有特色:1. 完整節點索引器:直接從完整節點提取數據,確保數據完整性,但需要大量資源。2. 輕量級索引器:依靠完整節點按需獲取數據,減少存儲需求但可能增加查詢時間。3. 專用索引器:針對特定類型數據或區塊鏈優化,如NFT數據或DeFi交易。4. 聚合索引器:從多個區塊鏈和來源提取數據,包括鏈下信息,爲多鏈應用提供便利。目前以太坊檔案節點的存儲需求已達到數TB級別。面對如此龐大的數據量,主流索引器協議不僅支持多鏈索引,還針對不同應用需求定制了數據解析框架,如The Graph的"子圖"(Subgraph)。相比傳統RPC端點,索引器大幅提升了數據索引和查詢效率。它們支持復雜查詢、數據過濾和聚合分析,還能跨鏈整合數據源。通過分布式運行,索引器提供了更強的安全性和性能,降低了中斷風險。### 2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊隨着應用需求日益復雜,標準化API難以滿足多樣化的查詢需求,如跨鏈訪問或鏈下數據映射。現代數據管道中的"流優先"方法爲實時數據處理提供了新思路,使組織能夠即時響應數據並做出決策。區塊鏈數據服務提供商也在向構建數據流方向發展。傳統索引器服務商紛紛推出實時數據流產品,如The Graph的Substreams、Goldsky的Mirror等。新興服務商如Chainbase和SubSquid則提供基於區塊鏈生成的實時數據湖。這些服務旨在滿足實時解析區塊鏈交易和提供全面查詢能力的需求。通過將區塊鏈數據視爲數據流而非最終輸出,我們可以爲各種業務場景定制高性能數據集。## 3. AI + Database? 深入對比The Graph、Chainbase和Space and Time### 3.1 The GraphThe Graph網路通過去中心化節點提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品是數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,服務於用戶的查詢需求。The Graph網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色組成,通過經濟激勵確保系統運轉。The Graph生態系統正積極擁抱AI技術。Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具,在定價策略、資源分配和用戶體驗方面提升了系統性能。這些工具的應用使The Graph進一步提高了智能化水平和用戶友好度。### 3.2 ChainbaseChainbase是一個全鏈數據網路,整合多鏈數據於一個平台。其獨特功能包括:- 實時數據湖:提供即時訪問的區塊鏈數據流- 雙鏈架構:基於Eigenlayer AVS構建執行層,與CometBFT共識算法並行- 創新數據格式標準:引入"manuscripts"優化數據結構- 加密世界模型:結合AI模型技術,打造理解和預測區塊鏈交易的AI模型Chainbase的AI模型Theia是其核心亮點。Theia基於NVIDIA的DORA模型,結合鏈上和鏈下數據分析加密模式,通過因果推理做出響應,爲用戶提供智能化數據服務。### 3.3 Space and TimeSpace and Time (SxT)致力於打造可驗證的計算層,在去中心化數據倉庫上擴展零知識證明。其核心技術Proof of SQL確保SQL查詢的防篡改和可驗證性,爲數據可靠性要求高的行業提供了區塊鏈數據應用的基礎。SxT與微軟AI聯合創新實驗室合作,開發生成式AI工具,讓用戶能通過自然語言處理區塊鏈數據。在Space and Time Studio中,AI可自動將自然語言轉換爲SQL並執行查詢。## 結論與展望區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源,經過數據解析和索引器的發展,最終演進到AI賦能的全鏈數據服務,經歷了一個逐步完善的過程。這些技術的進步不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還帶來了智能化的用戶體驗。未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化。作爲基礎設施,區塊鏈數據服務將繼續爲行業創新提供有力支持。
區塊鏈數據索引演進:從節點到AI賦能全鏈數據庫
區塊鏈數據索引的演進:從原始節點到AI賦能的全鏈數據庫
1. 引言
自2017年首批區塊鏈應用問世以來,去中心化應用(dApp)蓬勃發展,涵蓋金融、遊戲和社交等多個領域。隨着行業不斷進步,我們不禁要思考:這些dApp所依賴的數據究竟從何而來?
2024年,人工智能與Web3成爲焦點。在AI領域,數據就像生命之源,不斷滋養着系統的成長與進化。沒有海量優質數據的支撐,再精妙的AI算法也難以發揮應有的智能與效能。
本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程,分析數據索引技術的演變,並對比The Graph、Chainbase和Space and Time等主流協議在數據服務與產品架構上的異同,特別關注後兩者如何結合AI技術提供創新服務。
2. 數據索引的繁與簡:從區塊鏈節點到全鏈數據庫
2.1 數據源頭:區塊鏈節點
區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式帳本,由衆多節點共同維護。每個節點都保存了完整的區塊鏈數據副本,確保網路的去中心化特性。然而,普通用戶自建和維護節點面臨諸多困難,不僅需要專業技術,還有高額的硬件和帶寬成本。此外,普通節點的查詢能力有限,難以滿足開發者的需求。
爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。它們承擔節點的運維成本,通過RPC端點爲用戶提供數據訪問服務。公共RPC端點雖然免費,但存在速率限制;私有RPC端點性能更好,但對復雜查詢的效率不高,且難以跨鏈擴展。盡管如此,節點提供商標準化的API接口還是極大降低了用戶訪問鏈上數據的門檻。
2.2 數據解析:從原始數據到可用數據
區塊鏈節點提供的原始數據通常經過加密和編碼處理,直接使用這些數據對普通用戶和開發者來說難度很大。因此,數據解析成爲關鍵環節,它將復雜的原始數據轉化爲易於理解和操作的格式,大大提高了數據的可用性。
2.3 數據索引器的演進
隨着區塊鏈數據量激增,數據索引器的需求日益突出。索引器通過組織鏈上數據並將其存入數據庫,使之易於查詢。它們提供了統一的查詢接口,讓開發者能夠使用標準化查詢語言(如GraphQL)快速準確地檢索所需信息。
不同類型的索引器各有特色:
目前以太坊檔案節點的存儲需求已達到數TB級別。面對如此龐大的數據量,主流索引器協議不僅支持多鏈索引,還針對不同應用需求定制了數據解析框架,如The Graph的"子圖"(Subgraph)。
相比傳統RPC端點,索引器大幅提升了數據索引和查詢效率。它們支持復雜查詢、數據過濾和聚合分析,還能跨鏈整合數據源。通過分布式運行,索引器提供了更強的安全性和性能,降低了中斷風險。
2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊
隨着應用需求日益復雜,標準化API難以滿足多樣化的查詢需求,如跨鏈訪問或鏈下數據映射。現代數據管道中的"流優先"方法爲實時數據處理提供了新思路,使組織能夠即時響應數據並做出決策。
區塊鏈數據服務提供商也在向構建數據流方向發展。傳統索引器服務商紛紛推出實時數據流產品,如The Graph的Substreams、Goldsky的Mirror等。新興服務商如Chainbase和SubSquid則提供基於區塊鏈生成的實時數據湖。
這些服務旨在滿足實時解析區塊鏈交易和提供全面查詢能力的需求。通過將區塊鏈數據視爲數據流而非最終輸出,我們可以爲各種業務場景定制高性能數據集。
3. AI + Database? 深入對比The Graph、Chainbase和Space and Time
3.1 The Graph
The Graph網路通過去中心化節點提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品是數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,服務於用戶的查詢需求。The Graph網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色組成,通過經濟激勵確保系統運轉。
The Graph生態系統正積極擁抱AI技術。Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具,在定價策略、資源分配和用戶體驗方面提升了系統性能。這些工具的應用使The Graph進一步提高了智能化水平和用戶友好度。
3.2 Chainbase
Chainbase是一個全鏈數據網路,整合多鏈數據於一個平台。其獨特功能包括:
Chainbase的AI模型Theia是其核心亮點。Theia基於NVIDIA的DORA模型,結合鏈上和鏈下數據分析加密模式,通過因果推理做出響應,爲用戶提供智能化數據服務。
3.3 Space and Time
Space and Time (SxT)致力於打造可驗證的計算層,在去中心化數據倉庫上擴展零知識證明。其核心技術Proof of SQL確保SQL查詢的防篡改和可驗證性,爲數據可靠性要求高的行業提供了區塊鏈數據應用的基礎。
SxT與微軟AI聯合創新實驗室合作,開發生成式AI工具,讓用戶能通過自然語言處理區塊鏈數據。在Space and Time Studio中,AI可自動將自然語言轉換爲SQL並執行查詢。
結論與展望
區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源,經過數據解析和索引器的發展,最終演進到AI賦能的全鏈數據服務,經歷了一個逐步完善的過程。這些技術的進步不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還帶來了智能化的用戶體驗。
未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化。作爲基礎設施,區塊鏈數據服務將繼續爲行業創新提供有力支持。