從數據源頭到智能分析:區塊鏈數據索引技術的演進

1. 引言

自2017年首批去中心化應用(dApp)問世以來,區塊鏈上的dApp已蓬勃發展,涵蓋金融、遊戲和社交等多個領域。在這個過程中,dApp所依賴的鏈上數據來源成爲一個值得探討的話題。

2024年,人工智能與Web3成爲熱門話題。在AI領域,數據是系統"學習"和"思考"的基礎,就像陽光和水分對植物的重要性一樣。沒有足夠的數據支持,再先進的AI算法也無法發揮其潛力。

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,並對比傳統索引協議The Graph與新興的Chainbase和Space and Time等結合AI技術的數據服務協議,探討它們在數據服務和產品架構上的異同。

2. 數據索引的演進:從節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭:區塊鏈節點

區塊鏈節點是整個網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播所有鏈上交易數據。雖然理論上每個人都可以運行節點,但實際操作中,大多數用戶更傾向於依賴第三方服務。

爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。它們承擔節點的成本和管理,通過RPC端點提供數據訪問服務。公共RPC端點雖然免費,但有速率限制;私有RPC端點性能更好,但對復雜查詢效率不高,且難以擴展。

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,直接使用這些數據需要大量技術知識和計算資源。數據解析過程將復雜的原始數據轉換爲更易理解和操作的格式,是整個數據索引流程中的關鍵環節。

2.3 數據索引器的演進

隨着區塊鏈數據量增加,數據索引器的需求日益增長。索引器通過組織鏈上數據並提供統一的查詢接口,極大簡化了數據檢索過程。不同類型的索引器包括完整節點索引器、輕量級索引器、專用索引器和聚合索引器,它們各自針對不同場景進行了優化。

相比傳統RPC端點,索引器提供了更高效的數據索引和查詢能力,支持復雜查詢和多鏈數據聚合,提高了數據檢索的效率和可靠性。

2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊

隨着應用需求復雜化,傳統索引器逐漸難以滿足多樣化的查詢需求。現代數據管道架構中的"流優先"方法爲解決這一問題提供了新思路,實現了實時數據處理和分析。

區塊鏈數據服務提供商也在向構建實時數據流的方向發展。The Graph的Substreams、Goldsky的Mirror等產品,以及Chainbase和SubSquid等實時數據湖服務,都旨在提供更全面的實時數據解析和查詢能力。

這種新型數據管道使我們能夠從全新角度看待鏈上數據的管理、存儲和應用潛力,爲各種業務場景提供定制化的高性能數據集。

3. AI + Database: The Graph、Chainbase和Space and Time的深入對比

3.1 The Graph

The Graph通過去中心化節點網路提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,服務於用戶的數據查詢需求。

網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色組成,通過經濟激勵機制確保系統運轉。The Graph還在AI浪潮中快速發展,Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具提升了系統的智能化和用戶友好度。

3.2 Chainbase

Chainbase是一個全鏈數據網路,整合所有區塊鏈數據到一個平台。其特點包括:

• 實時數據湖
• 基於Eigenlayer AVS的雙鏈架構
• 創新的"manuscripts"數據格式標準
• 結合AI技術的加密世界模型Theia

Chainbase通過AI賦能的數據服務,不僅提供數據訪問,還能進行主動分析,爲用戶提供更廣泛的數據洞察。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力於打造可驗證的計算層,擴展零知識證明到去中心化數據倉庫。其核心技術Proof of SQL實現了高效的數據驗證方式,改變了傳統共識機制下的資源消耗模式。

SxT與微軟AI聯合創新實驗室合作,開發生成式AI工具,使用戶能通過自然語言處理區塊鏈數據。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源頭,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,作爲基礎設施繼續推動行業創新和進步。