區塊鏈數據索引的演進:從節點到智能化全鏈服務

1. 引言

從2017年第一批鏈上應用誕生至今,各類去中心化應用百花齊放。在探討這些應用時,我們是否思考過它們所使用數據的來源?

2024年,AI與Web3成爲熱點。對人工智能而言,數據是其成長和進化的基礎。沒有海量數據,再精妙的AI算法也難以發揮其智能。

本文將深入分析區塊鏈數據索引的發展歷程,並對比老牌協議The Graph與新興的Chainbase和Space and Time,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。然而,普通用戶難以自建和維護節點,這不僅需要專業技能,還伴隨高昂成本。因此,大多數用戶選擇依賴第三方服務。

RPC節點提供商應運而生,它們管理節點並通過RPC端點提供數據訪問。公共RPC端點免費但有速率限制,私有RPC端點性能更好但效率較低。盡管如此,節點提供商的標準API接口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

從區塊鏈節點獲取的數據通常是加密和編碼後的原始數據。直接處理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易理解和操作的格式,是整個數據索引流程的關鍵步驟。

2.3 數據索引器的演進

隨着區塊鏈數據量增加,數據索引器需求日益增長。索引器通過組織鏈上數據並提供統一查詢接口,大大簡化了數據檢索過程。不同類型的索引器包括:

1. 完整節點索引器
2. 輕量級索引器
3. 專用索引器
4. 聚合索引器

面對龐大的數據量,主流索引器協議支持多鏈索引,並爲不同應用定制數據解析框架。與傳統RPC端點相比,索引器提供了更高效的數據索引和查詢能力。

2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊

隨着應用需求復雜化,初級數據索引器難以滿足多樣化的查詢需求。區塊鏈數據服務提供商開始構建區塊鏈數據流,如The Graph的Substreams和Chainbase的實時數據湖。這些服務旨在提供實時數據解析和更全面的查詢能力。

3. AI + Database? 深入對比The Graph, Chainbase, Space and Time

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。其核心是子圖(Subgraphs),定義了如何從區塊鏈提取和轉換數據。網路由索引器、策展人、委托人和開發者組成,通過經濟激勵確保系統運轉。

The Graph正積極擁抱AI技術,如AutoAgora優化定價策略,Allocation Optimizer改進資源分配,AgentC支持自然語言查詢。

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的加密世界模型Theia

Chainbase通過AI賦能,提供更智能化的數據服務和深入的數據洞察。

3.3 Space and Time

Space and Time(SxT)致力於構建可驗證的計算層,擴展零知識證明技術。其核心創新是Proof of SQL,確保在去中心化數據倉庫上執行的SQL查詢可驗證且防篡改。

SxT與微軟AI實驗室合作,開發生成式AI工具,支持用戶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節點數據源頭,經過數據解析和索引器發展,最終演進到AI賦能的全鏈數據服務。隨着AI和零知識證明等技術的進步,區塊鏈數據服務將更智能化和安全化,繼續作爲基礎設施支持行業創新。