โหนดกราฟ: โรงไฟฟ้าแห่งการจัดทำดัชนี

หัวใจของสถาปัตยกรรมของ The Graph คือ Graph Node องค์ประกอบสำคัญนี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดทำดัชนีกราฟย่อยและทำให้ข้อมูลผลลัพธ์สามารถเข้าถึงได้ผ่าน GraphQL API เป็นแกนหลักของสแต็กตัวทำดัชนี และการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรันตัวทำดัชนีให้ประสบความสำเร็จ Graph Node ทำงานด้วยความคล่องตัว โดยสามารถทำงานได้ทั้งบนสภาพแวดล้อมแบบ Bare Metal และคลาวด์ สะท้อนถึงความสามารถในการปรับตัวที่จำเป็นในภูมิทัศน์แบบไดนามิกของเทคโนโลยีบล็อกเชน

การจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล PostgreSQL

ส่วนประกอบสำคัญของการทำงานของ Graph Node คือฐานข้อมูล PostgreSQL ซึ่งทำหน้าที่เป็นที่จัดเก็บหลัก ฐานข้อมูลนี้ไม่เพียงแต่เก็บข้อมูลกราฟย่อยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลเมตาเกี่ยวกับกราฟย่อยและข้อมูลเครือข่ายที่จำเป็น เช่น แคชบล็อกและ eth_call การจัดระเบียบและการจัดการฐานข้อมูลนี้มีความสำคัญต่อการทำงานที่ราบรื่นของโหนดกราฟ ซึ่งรับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูลและการเข้าถึงได้

ลูกค้าเครือข่ายและสายดับเพลิง

สำหรับการจัดทำดัชนีเครือข่ายบล็อกเชน Graph Node จะเชื่อมต่อกับไคลเอนต์เครือข่ายผ่าน JSON-RPC API ที่เข้ากันได้กับ EVM การตั้งค่านี้อาจแตกต่างจากการเชื่อมต่อกับไคลเอนต์เดียวไปจนถึงการจัดเตรียมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการปรับสมดุลโหลดระหว่างไคลเอนต์หลายตัว นอกจากนี้ The Graph ยังได้พัฒนา Network Firehoses ซึ่งเป็นบริการ gRPC ที่ให้สตรีมบล็อกที่ได้รับคำสั่งและรับรู้ทางแยก แม้ว่าปัจจุบันจะไม่ใช่ข้อกำหนดสำหรับผู้จัดทำดัชนี แต่ Firehose แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการรองรับการจัดทำดัชนีที่มีประสิทธิภาพในวงกว้าง

ข้อมูลเมตาบนโหนด IPFS และการตรวจสอบด้วย Prometheus

การโต้ตอบของโหนดกราฟกับเครือข่าย IPFS มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดเก็บข้อมูลเมตาการปรับใช้กราฟย่อย โหนด IPFS ที่โฮสต์ในระดับเครือข่ายทำให้กระบวนการนี้สำหรับผู้ทำดัชนีง่ายขึ้น นอกจากนี้ การผสานรวมที่เป็นทางเลือกกับเซิร์ฟเวอร์ตัววัด Prometheus สำหรับการตรวจสอบและการรายงานยังช่วยเพิ่มความซับซ้อนอีกชั้นหนึ่ง ช่วยให้ตัวสร้างดัชนีสามารถติดตามและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโหนดกราฟได้

ความสามารถในการปรับขนาดและการกำหนดค่าขั้นสูง

การตั้งค่าที่ยืดหยุ่นของ Graph Node ตั้งแต่ตัวเลือกการติดตั้งไปจนถึงความสามารถในการปรับขนาด เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ The Graph ที่จะรองรับความต้องการในการดำเนินงานที่หลากหลาย ระบบสามารถปรับขนาดในแนวนอนด้วยโหนดกราฟและฐานข้อมูลหลายรายการ เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นของเครือข่าย ผู้ใช้ขั้นสูงสามารถใช้ประโยชน์จากตัวเลือกการกำหนดค่าของ Graph Node ซึ่งจัดการผ่านไฟล์ TOML หรือตัวแปรสภาพแวดล้อม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลและการกระจายปริมาณงาน

การจัดทำดัชนีและการประมวลผลข้อมูล: นิยามใหม่ของท่อดับเพลิงและสตรีมย่อย

Firehose: นวัตกรรมการสกัดข้อมูล Blockchain

Firehose ซึ่งวางแนวความคิดและพัฒนาโดย StreamingFast ถือเป็นการปฏิวัติในการดึงข้อมูลจากโหนดบล็อกเชน เครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมนี้จะแบ่งทุกธุรกรรมภายในบล็อคเชนออกเป็นองค์ประกอบที่เล็กที่สุด โดยบันทึกเป็นไฟล์เรียบๆ ที่เรียบง่าย ไฟล์แบบเรียบเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลเท่านั้น พวกเขารวบรวมการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในการจัดทำดัชนีข้อมูล อำนวยความสะดวกในการประมวลผลแบบขนาน ซึ่งทำให้การดำเนินการจัดทำดัชนีเร็วขึ้นอย่างมาก เทคโนโลยีนี้ส่งข้อมูลที่สมบูรณ์และรับรู้ทางแยกจากโหนดบล็อกเชนที่มีเครื่องมือควบคุมไปยังผู้บริโภคโดยตรง ในทางปฏิบัติ Firehose ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถโดยนำเสนอความเร็วในการจับภาพและการประมวลผลที่ครั้งหนึ่งเคยคิดว่าไม่สามารถบรรลุได้ ซึ่งถือเป็นการสร้างมาตรฐานใหม่สำหรับการดึงข้อมูลในระบบนิเวศของ The Graph

สตรีมย่อย: บุกเบิกการประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

Substreams ซึ่งเป็นส่วนขยายของความสามารถที่ Firehose มอบให้ ได้รับการออกแบบมาเพื่อการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงในแบบคู่ขนานที่เน้นการสตรีมเป็นหลัก โมดูลที่เขียนขึ้นสนิมเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียน จัดเรียง จัดเก็บ และแปลงข้อมูลบล็อกเชนเพื่อการใช้งานที่หลากหลาย ความชาญฉลาดของ Substreams อยู่ที่ความสามารถในการใช้ไฟล์แบบแบนของ Firehose เพื่อสร้างดัชนีข้อมูลด้วยความเร็วที่รวดเร็วเป็นพิเศษ วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่า Substreams ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพสูงในการประมวลผลข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการกระจายข้อมูลทันทีที่พร้อมใช้งาน แทนที่จะอาศัยคำขออย่างต่อเนื่อง

การรวมกันของสายดับเพลิงและสายน้ำย่อย

การบูรณาการ Firehose และ Substreams ภายในระบบนิเวศของ The Graph ทำให้เกิดการผสมผสานที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลข้อมูล Firehose รับประกันการส่งข้อมูลบล็อกเชนที่รวดเร็วในรูปแบบที่ได้รับการปรับปรุง ในขณะที่ Substreams ปรับแต่งและประมวลผลข้อมูลนี้เพิ่มเติม ความสัมพันธ์ที่ทำงานร่วมกันนี้ส่งผลให้เกิดประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้ในการจัดการข้อมูลบล็อกเชนปริมาณมาก ซึ่งช่วยยกระดับความสามารถของ The Graph อย่างมีนัยสำคัญ

กราฟย่อย: มาตรฐานอุตสาหกรรมในการจัดทำดัชนีข้อมูล

กราฟย่อยได้กลายเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมในการจัดทำดัชนีข้อมูลบล็อกเชน นับตั้งแต่เปิดตัวโดย The Graph ในปี 2018 โดยพื้นฐานแล้วเป็น API แบบเปิดที่แยก ประมวลผล และจัดเก็บข้อมูลจากบล็อกเชน ดังนั้นจึงทำให้สามารถสืบค้นได้อย่างง่ายดายผ่านอินเทอร์เฟซ GraphQL ด้วยกราฟย่อยมากกว่า 85,000 กราฟที่รองรับในเครือข่ายมากกว่า 40 กราฟย่อยจึงกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับนักพัฒนา web3 ช่วยให้ปรับใช้ฐานข้อมูล Postgres ที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่จัดทำดัชนีได้อย่างรวดเร็ว พร้อมที่จะสอบถามโดยใช้เลเยอร์ GraphQL กราฟย่อยช่วยให้นักพัฒนาสามารถแสดงข้อมูลบล็อคเชนที่หลากหลายใน DApps ของพวกเขา ตั้งแต่ธุรกรรม DeFi ไปจนถึงที่มาของ NFT ในลักษณะที่มีการจัดระเบียบและมีประสิทธิภาพ

ในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของเทคโนโลยีบล็อกเชน กราฟย่อยได้กลายเป็นแนวคิดสำคัญ โดยเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบและใช้ข้อมูลบล็อกเชน API แบบเปิดเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการเชื่อมช่องว่างระหว่างโลกแห่งบล็อกเชนที่มีการกระจายอำนาจและขอบเขตข้อมูลที่มีโครงสร้างที่คุ้นเคยได้อย่างราบรื่น ด้วยการแยก ประมวลผล และจัดระเบียบข้อมูลบล็อกเชนให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถสืบค้นได้ กราฟย่อยช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

กราฟย่อยมอบสิทธิประโยชน์มากมาย ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้ ลักษณะการกระจายอำนาจทำให้มั่นใจได้ถึงความต้านทานต่อการเซ็นเซอร์และการหยุดทำงาน ส่งเสริมระบบนิเวศข้อมูลที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ นอกจากนี้ กราฟย่อยยังสามารถปรับขนาดได้ โดยสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน ความคุ้มทุนเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่ง โดยกราฟย่อยมักจะมีราคาไม่แพงกว่า API ข้อมูลแบบเดิม

สถาปัตยกรรมกราฟย่อย

กราฟย่อยประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญ 3 ประการที่ทำงานประสานกันเพื่อมอบความสามารถในการเปลี่ยนแปลง:

1. รายการ: รายการทำหน้าที่เป็นพิมพ์เขียวของกราฟย่อย โดยสรุปแหล่งข้อมูล สคีมา และโค้ด AssemblyScript โดยจะกำหนดขอบเขตของข้อมูลที่กราฟย่อยจะจัดทำดัชนี เพื่อให้มั่นใจว่าจะบันทึกเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น

2. สคีมา: สคีมากำหนดโครงสร้างของข้อมูล คล้ายกับพิมพ์เขียวของอาคาร โดยสรุปเอนทิตี ฟิลด์ และความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี ซึ่งเป็นวิธีการที่ชัดเจนและเป็นระเบียบในการแสดงข้อมูล

3. รหัส AssemblyScript: โค้ดปฏิบัติการนี้ทำหน้าที่เป็นตัวขับเคลื่อนของกราฟย่อย โดยแปลข้อมูลดิบจากบล็อกเชนให้อยู่ในรูปแบบที่กลไก GraphQL สามารถเข้าใจได้ นอกจากนี้ยังจัดการการจัดทำดัชนีและการจัดเก็บข้อมูล เพื่อให้มั่นใจในการเข้าถึงและความน่าเชื่อถือ

กระบวนการพัฒนากราฟย่อย

การสร้างกราฟย่อยประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ซึ่งแต่ละขั้นตอนได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อให้แน่ใจว่ากราฟย่อยมีฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิผล:

1. การกำหนดแนวคิดและการออกแบบ: การเดินทางเริ่มต้นด้วยแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับข้อมูลที่จะจัดทำดัชนีและแอปพลิเคชันที่จะขับเคลื่อน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดเอนทิตี ฟิลด์ และความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านั้น เพื่อให้มั่นใจว่าโครงสร้างของกราฟย่อยสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้

2. การพัฒนารายการและสคีมา: รายการและสคีมาได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถัน โดยเป็นรากฐานสำหรับสถาปัตยกรรมข้อมูลของกราฟย่อย ไฟล์ Manifest จะระบุแหล่งข้อมูล ในขณะที่สคีมาจะสรุปโครงสร้างข้อมูล เพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์และความสอดคล้องของข้อมูล

3. การติดตั้งโค้ด AssemblyScript: โค้ด AssemblyScript ถูกเขียนขึ้น โดยแปลข้อมูลบล็อกเชนดิบให้อยู่ในรูปแบบที่ GraphQL สามารถเข้าใจได้ จัดการการจัดทำดัชนี การจัดเก็บ และการดึงข้อมูล ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จัดทำดัชนีได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การปรับใช้และการเผยแพร่กราฟย่อย

เมื่อกราฟย่อยได้รับการพัฒนาแล้ว กราฟย่อยจะเข้าสู่กระบวนการปรับใช้ที่จะแนะนำให้โลกได้รับรู้:

1. การรวม Subgraph Studio: Subgraph Studio ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มรวมศูนย์สำหรับการจัดการกราฟย่อย ช่วยอำนวยความสะดวกในกระบวนการปรับใช้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเผยแพร่กราฟย่อยของตนไปยังเครือข่ายแบบกระจายอำนาจได้

2. การจัดทำดัชนีและการดูแลจัดการ: ตัวทำดัชนีซึ่งรับผิดชอบในการดึงและจัดเก็บข้อมูลบล็อกเชน เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงกราฟย่อยได้ การดูแลจัดการซึ่งโดยทั่วไปจะทำผ่านโทเค็น GRT จะจูงใจผู้ทำดัชนีให้จัดลำดับความสำคัญของกราฟย่อยที่มีความต้องการสูง

3. การสืบค้นและการใช้งาน: ขณะนี้นักพัฒนาสามารถสืบค้นกราฟย่อยที่ปรับใช้โดยใช้การสืบค้น GraphQL โดยดึงข้อมูลเฉพาะที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของแอปพลิเคชันของตน การบูรณาการที่ราบรื่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมข้อมูลบล็อคเชนเพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรม

อนาคต: ยุคใหม่ของกราฟ

ในขณะที่ The Graph เริ่มต้นยุคใหม่ (เราจะสำรวจในบทที่ 5) วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีหลักเหล่านี้ - กราฟย่อย Firehose และ Substreams - ได้รับการคาดหวังอย่างกระตือรือร้น ส่วนประกอบเหล่านี้ได้รับการตั้งค่าให้ขยายและพัฒนา โดยมีบทบาทสำคัญในการแนะนำบริการข้อมูลใหม่ๆ และรับประกันการไหลของข้อมูลแบบแยกส่วนที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น Verifiable Firehose พร้อมที่จะเป็นโซลูชันที่ก้าวล้ำสำหรับการเข้าถึงข้อมูล Ethereum ในอดีต โดยจัดการกับความท้าทายของการพัฒนามาตรฐานบล็อกเชน

การแยกกราฟย่อยที่แตกต่างจากสตรีมย่อย

สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะระหว่างกราฟย่อยและสตรีมย่อยเนื่องจากมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน กราฟย่อยเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดึงและการจัดการข้อมูลมาตรฐาน โดยให้การตั้งค่าและใช้งานที่ง่ายดายด้วยเลเยอร์การสืบค้น GraphQL ในทางกลับกัน สตรีมย่อยได้รับการปรับแต่งสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นและความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ โดยนำเสนอการประมวลผลข้อมูลแบบขนานและความยืดหยุ่นในการจัดการและจัดเก็บข้อมูลที่มากขึ้น สตรีมย่อยช่วยให้นักพัฒนาสามารถแปลงข้อมูลจากรูปแบบไฟล์พื้นฐานให้เป็นรูปแบบที่ใช้งานได้มากขึ้น เพื่อรองรับข้อกำหนดการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน

การจัดระเบียบข้อมูลนอกเครือข่าย: แนวทางของกราฟและผลกระทบต่อไปป์ไลน์ข้อมูล Web3

The Graph ซึ่งแต่เดิมรู้จักกันดีในด้านความสามารถในการจัดระเบียบข้อมูลแบบออนไลน์ กำลังขยายขอบเขตด้วยการเข้าสู่ขอบเขตของข้อมูลนอกเครือข่าย แนวทางนี้สอดคล้องกับพันธกิจระยะยาวของ The Graph ในการมอบการเข้าถึงความรู้และข้อมูลสาธารณะของโลกได้อย่างง่ายดาย

Web3 และการแลกเปลี่ยนในการจัดการข้อมูล

ในสถาปัตยกรรม Web3 แม้ว่าผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับบล็อกเชนได้โดยตรงผ่านบริการมิดเดิลแวร์ แต่ก็มีข้อเสียอยู่บ้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องต้นทุน ต้นทุนการทำธุรกรรมแบบออนไลน์หรือที่เรียกว่าค่าธรรมเนียมก๊าซ อาจสูงจนเกินไปสำหรับการคำนวณที่ซับซ้อนหรือการจัดเก็บข้อมูลที่กว้างขวาง ข้อจำกัดนี้ได้ลดความซับซ้อนของแอปพลิเคชันในอดีตหรือทำให้นักพัฒนาสร้าง API นอกเครือข่ายที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยแยกออกจากโมเดลโอเพ่นซอร์ส

โซลูชันเฉพาะของกราฟสำหรับข้อมูลนอกเครือข่าย

The Graph นำเสนอโซลูชันที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับความท้าทายนี้โดยทำให้องค์กรและการให้บริการข้อมูลนอกเครือข่ายผ่านเครือข่ายกระจายอำนาจ วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับเวิร์กโฟลว์ที่มีการโพสต์ข้อมูลนอกลูกโซ่แบบดั้งเดิมไปยัง IPFS (InterPlanetary File System) จากนั้นแฮชของ IPFS จะถูกบันทึกบนลูกโซ่ ต่อจากนั้น ข้อมูลนี้สามารถจัดทำดัชนีตามกราฟย่อยและพร้อมสำหรับการสืบค้น แนวทางนี้นำเสนอวิธีที่ประหยัดและปรับขนาดได้ในการเผยแพร่และให้บริการข้อมูลแบบไดนามิกที่ซับซ้อน โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการสร้างและบำรุงรักษา API ที่เป็นกรรมสิทธิ์

ขั้นตอนการทำงาน: กระบวนการสามขั้นตอน

ขั้นตอนการทำงานประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสามประการ:

1. งาน Cron สำหรับการคำนวณและการโพสต์ข้อมูล: งาน cron นอกเครือข่ายดำเนินการคำนวณที่ซับซ้อนและโพสต์ผลลัพธ์ไปยังแหล่งที่มาของเว็บถาวร เช่น IPFS ซึ่งสามารถจัดทำดัชนีได้โดย The Graph งานนี้ยังสร้างธุรกรรมออนไลน์เพื่อโพสต์แฮชของไฟล์ IPFS และข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้อง

2. การเผยแพร่กราฟย่อยสำหรับการจัดทำดัชนี: ขั้นตอนต่อไปเกี่ยวข้องกับการเผยแพร่กราฟย่อยที่สร้างดัชนีไฟล์ IPFS เหล่านี้ตามแฮชของไฟล์ที่โพสต์บนห่วงโซ่ เมื่อกราฟย่อยได้รับการเผยแพร่แล้ว Indexers ในเครือข่ายของ The Graph จะสามารถเลือกและให้บริการได้ ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ใช้บุคคลที่สามสามารถสืบค้นข้อมูลได้

3. การเข้าถึงข้อมูลที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้: ด้วยการใช้ประโยชน์จากเครือข่ายตัวสร้างดัชนีแบบกระจายของ The Graph การเข้าถึงข้อมูลจึงยังคงแข็งแกร่งและเชื่อถือได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามเพิ่มเติมจากผู้เผยแพร่ข้อมูล โครงสร้างแบบกระจายอำนาจนี้ช่วยเพิ่มความพร้อมใช้งานและความสมบูรณ์ของข้อมูลได้อย่างมาก

การนำไปปฏิบัติจริงและความคุ้มค่า

ตัวอย่างเชิงปฏิบัติในระบบนิเวศ The Graph คือ Oracle ที่พัฒนาโดย Edge & Node สำหรับการเผยแพร่ต้นทุนเครือข่ายและคุณภาพของตัวชี้วัดการบริการ Oracle นี้จะโพสต์ข้อมูลที่รวบรวมไปยัง IPFS ทุกๆ ห้านาที และบันทึกแฮชของไฟล์ IPFS บนห่วงโซ่ Gnosis จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกจัดทำดัชนีในกราฟย่อย ซึ่งผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในโปรโตคอลสามารถใช้ได้ ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการทำงานนี้ต่ำอย่างน่าประหลาดใจ ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้เผยแพร่ข้อมูล

ความเป็นไปได้ใหม่ด้วยข้อมูลแบบไดนามิก

วิธีการใช้กราฟสำหรับข้อมูลไดนามิกนี้เปิดโอกาสให้เกิดความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นสำหรับเว็บไซต์ถาวร รวมถึงแบ็กเอนด์แบบลีนสำหรับบล็อก การดูแลจัดการเนื้อหาด้วยอัลกอริทึม และระบบตรวจสอบแบบเรียลไทม์ ซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวิธีการเผยแพร่ จัดทำดัชนี และเข้าถึงข้อมูล ส่งเสริมระบบนิเวศ web3 ที่เปิดกว้างและทำงานร่วมกันมากขึ้น

การจัดระเบียบข้อมูลนอกเครือข่าย: แนวทางที่เป็นนวัตกรรมใหม่ของกราฟ

การขยายตัวของ Graph ไปสู่การจัดการข้อมูลนอกเครือข่ายเปิดช่องทางใหม่ในระบบนิเวศ Web3 สร้างสะพานเชื่อมระหว่างอาณาจักรข้อมูลแบบกระจายอำนาจและแบบดั้งเดิม โครงการริเริ่มนี้สะท้อนให้เห็นถึงพันธกิจของ The Graph ในการทำให้ข้อมูลในวงกว้างสามารถเข้าถึงได้ในลักษณะที่มีการกระจายอำนาจ โดยจัดการกับข้อจำกัดโดยธรรมชาติของการจัดเก็บข้อมูลและการคำนวณแบบออนไลน์

ปรับสมดุลความต้องการข้อมูลแบบออนไลน์และออฟไลน์

กราฟจะรับรู้ถึงการแลกเปลี่ยนที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนของการจัดเก็บข้อมูลและการคำนวณแบบออนไลน์ในสถาปัตยกรรม Web3 แม้ว่าการโต้ตอบโดยตรงกับบล็อกเชนจะตรงไปตรงมา แต่การคำนวณที่ซับซ้อนและการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่อาจมีค่าใช้จ่ายสูง เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดเหล่านี้ The Graph ได้แนะนำวิธีการที่รวมการจัดเก็บข้อมูลนอกเครือข่ายเข้ากับการอ้างอิงข้อมูลแบบออนไลน์ ดังนั้นจึงยังคงรักษาหลักการกระจายอำนาจในขณะที่ปรับปรุงฟังก์ชันการทำงาน

วิธีการของกราฟสำหรับข้อมูลนอกเครือข่าย

แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการทำงานสามขั้นตอน:

1. การคำนวณแบบออฟไลน์และการโพสต์ IPFS: การคำนวณที่ซับซ้อนจะดำเนินการแบบออฟไลน์ และข้อมูลผลลัพธ์จะถูกโพสต์ไปยัง IPFS ซึ่งเป็นโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ ขั้นตอนนี้ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลในขณะที่อยู่นอกเครือข่าย จะถูกจัดเก็บในลักษณะที่สามารถตรวจสอบได้และมีการกระจายอำนาจ

2. การเชื่อมโยงออนไลน์ผ่านธุรกรรม: นอกเหนือจากการจัดเก็บข้อมูลบน IPFS แล้ว ยังมีการทำธุรกรรมออนไลน์ที่เกี่ยวข้องเพื่อบันทึกแฮช IPFS และข้อมูลเมตาอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง วิธีการนี้จะยึดข้อมูลนอกเครือข่ายเข้ากับบล็อกเชน ทำให้เกิดความไว้วางใจและสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้

3. การทำดัชนีกราฟย่อยสำหรับการเข้าถึง: ขั้นตอนสุดท้ายเกี่ยวข้องกับการจัดทำดัชนีข้อมูลที่จัดเก็บ IPFS โดยใช้กราฟย่อย กระบวนการนี้ทำให้สามารถสืบค้นข้อมูลนอกเครือข่ายได้อย่างง่ายดายและเข้าถึงได้ผ่านเครือข่ายกระจายอำนาจของ The Graph
   การนำไปใช้จริง: Oracle ของ Edge & Node

การประยุกต์วิธีการนี้ในทางปฏิบัติภายในระบบนิเวศของ The Graph คือ Oracle ที่พัฒนาโดย Edge & Node Oracle นี้เผยแพร่ต้นทุนเครือข่ายและคุณภาพของตัววัดการบริการทุกๆ ห้านาทีในลักษณะต่อไปนี้:

• ข้อมูลรวมจะถูกโพสต์ไปยัง IPFS

• จากนั้นแฮชของไฟล์ IPFS ที่เกี่ยวข้องจะถูกบันทึกไว้ในห่วงโซ่ Gnosis ผ่านสัญญา DataEdge

• ไฟล์ IPFS เหล่านี้ได้รับการจัดทำดัชนีเป็นกราฟย่อย ทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถเข้าถึงข้อมูลในลักษณะการกระจายอำนาจ
  การใช้งานนี้แสดงให้เห็นถึงแนวทางที่มีต้นทุนต่ำ ปรับขนาดได้ และมีประสิทธิภาพในการเผยแพร่และให้บริการข้อมูลที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นต้องใช้ API ที่เป็นกรรมสิทธิ์ โดยเป็นตัวอย่างวิธีการใช้ประโยชน์จากวิธีการของ The Graph เพื่อสร้างแหล่งข้อมูลแบบไดนามิกสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ

ความคุ้มค่าและความสามารถในการขยายขนาด

ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนการทำงานนี้ต่ำอย่างน่าประหลาดใจ ทำให้เป็นโซลูชันที่น่าสนใจสำหรับผู้เผยแพร่ข้อมูล ตัวอย่างเช่น การใช้งาน Oracle โดย Edge & Node ทำให้เกิดค่าใช้จ่ายขั้นต่ำสำหรับธุรกรรมออนไลน์และการปักหมุดโหนด IPFS โดยผู้ใช้ข้อมูลเป็นผู้รับผิดชอบค่าใช้จ่ายในการให้บริการ โมเดลนี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานสำหรับผู้เผยแพร่ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็รับประกันการเข้าถึงข้อมูลที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้

การเปิดใช้งานกรณีการใช้งาน Web3 ใหม่

วิธีนี้จะปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับแอปพลิเคชัน Permaweb เช่น แบ็กเอนด์แบบไดนามิกสำหรับบล็อก การดูแลจัดการเนื้อหาแบบอัลกอริทึม และระบบตรวจสอบแบบเรียลไทม์ ช่วยให้สามารถแบ่งพาร์ติชันผู้เผยแพร่ข้อมูลจากแอป/ตัวดำเนินการส่วนหน้า สนับสนุนความเชี่ยวชาญและการแบ่งงานในชุมชนโอเพ่นซอร์ส แนวทางนี้ถือเป็นคำมั่นสัญญาสำหรับแอปพลิเคชันและโปรโตคอลทางสังคมที่มีการกระจายอำนาจ โดยนำเสนอเส้นทางใหม่สำหรับการเผยแพร่และการใช้ข้อมูลที่มีการกระจายอำนาจ

ภาษาสืบค้นและ API ในกราฟ: การยอมรับ GraphQL

การรวม GraphQL เป็นภาษาคิวรีที่คุณเลือก การตัดสินใจครั้งนี้ได้กำหนดวิธีการเข้าถึงและโต้ตอบข้อมูลผ่าน API ของ The Graph อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งเป็นวิธีการที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการสืบค้นข้อมูลบล็อกเชน

ทำความเข้าใจบทบาทของ GraphQL ในกราฟ

GraphQL ยืนอยู่แถวหน้าของการออกแบบ API สมัยใหม่ โดยนำเสนอแนวทางที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพในการดึงข้อมูล ในบริบทของบล็อกเชน ซึ่งโครงสร้างข้อมูลมีความซับซ้อนและมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ความสามารถของ GraphQL ในการดึงสิ่งที่จำเป็นอย่างแท้จริงจึงเป็นสิ่งที่ประเมินค่าไม่ได้

1. การสืบค้นข้อมูลที่ปรับแต่ง: หัวใจหลักของความน่าดึงดูดของ GraphQL คือความสามารถในการช่วยให้ลูกค้ากำหนดโครงสร้างของข้อมูลที่พวกเขาต้องการได้อย่างแม่นยำ ความสามารถนี้แตกต่างไปจากการตอบสนองที่มีโครงสร้างคงที่แบบเดิมๆ อย่างมีนัยสำคัญ ทำให้สามารถโต้ตอบข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. การปรับปรุงการโต้ตอบแบบเรียลไทม์: นอกเหนือจากการสืบค้นแล้ว GraphQL ใน The Graph ยังรองรับการสมัครรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณลักษณะนี้มีความสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันบล็อกเชนที่การอัปเดตและการตอบสนองอย่างทันท่วงทีเป็นกุญแจสำคัญต่อประสบการณ์ผู้ใช้

3. การเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายอำนาจและไม่น่าเชื่อถือ: การใช้ GraphQL ของ Graph ได้ขยายปรัชญาของการกระจายอำนาจไปสู่ขอบเขตของการเข้าถึงข้อมูล ด้วยการเชื่อมต่อกับเครือข่ายโหนดแบบกระจายอำนาจ การสืบค้น GraphQL ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลยังคงเปิดกว้าง โปร่งใส และป้องกันการเซ็นเซอร์
   การบรรจบกันของ API และ GraphQL

ในระบบนิเวศของ The Graph การรวม API เข้ากับ GraphQL จะสร้างระบบที่กลมกลืนและมีประสิทธิภาพสำหรับการดึงข้อมูล:

1. คำจำกัดความของสคีมาและการแมปข้อมูล: นักพัฒนากำหนดสคีมา GraphQL ภายในกราฟย่อย โดยสรุปโครงสร้างของข้อมูลที่สืบค้นได้ จากนั้นสคีมาจะถูกแมปเข้ากับเหตุการณ์บล็อกเชนอย่างประณีต โดยแปลกิจกรรมบนเชนเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง

2. การดำเนินการค้นหาผ่านตัวสร้างดัชนี: เมื่อแบบสอบถาม GraphQL ถูกส่งไปยัง subgraph API จะถูกประมวลผลโดยเครือข่ายตัวสร้างดัชนีแบบกระจายอำนาจของ The Graph กระบวนการนี้เป็นตัวอย่างวิธีการดำเนินการสืบค้นในลักษณะกระจาย โดยยึดถือหลักการของเทคโนโลยีบล็อกเชน

3. การจัดการความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน: เนื่องจากความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นเรื่องธรรมดาในบล็อกเชน ความสามารถของ GraphQL ในการจัดการคิวรีที่ซับซ้อน รวมถึงการกรองและการเรียงลำดับข้อมูลในรูปแบบต่างๆ จึงเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง

ผลประโยชน์ที่เปิดเผยสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ปลายทาง

การบูรณาการ GraphQL ใน The Graph นำมาซึ่งประโยชน์มากมาย:

• ความยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนา: นักพัฒนาสามารถควบคุมประสิทธิภาพเต็มรูปแบบของ GraphQL เพื่อสร้างแบบสอบถามที่สอดคล้องกับความต้องการของแอปพลิเคชันของตนได้อย่างแม่นยำ

• การดึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ: เวลาในการดึงข้อมูลที่ลดลงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแอปพลิเคชัน แปลโดยตรงเป็นประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

• การรวมข้อมูลที่ราบรื่น: ลักษณะที่เป็นมาตรฐานของการสืบค้น GraphQL ช่วยลดความยุ่งยากในการรวมแหล่งข้อมูลบล็อกเชนที่หลากหลายเข้ากับแอปพลิเคชัน