區塊鏈數據索引技術的演進:從節點到AI賦能的全鏈數據服務

1 引言

從2017年首批dApp問世,到如今各類金融、遊戲和社交dApp百花齊放,我們是否思考過這些去中心化應用所依賴的數據源頭?

2024年,AI與Web3成爲熱點。在AI領域,數據猶如生命之源,推動着系統不斷學習和進化。沒有海量數據的支撐,再精妙的算法也難以發揮其真正的智能。

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等協議在數據服務與產品架構上的特色。

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

區塊鏈作爲去中心化的記帳本,其節點承擔着記錄、存儲和傳播鏈上交易數據的重任。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,對普通用戶而言,自建和維護節點並非易事,不僅需要專業技術,還面臨高昂成本。

爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。它們負責節點的管理,通過RPC端點提供數據訪問服務。公共RPC端點免費但有限制,私有端點性能更佳但效率仍有待提高。盡管如此,節點提供商的標準化API接口降低了用戶訪問鏈上數據的門檻,爲後續數據解析和應用奠定了基礎。

2.2 數據解析:從原型數據到可用數據

區塊鏈節點提供的原始數據往往經過加密和編碼處理,增加了解析難度。數據解析過程將復雜的原型數據轉換爲易理解和操作的格式,是整個數據索引流程中的關鍵環節,直接影響區塊鏈數據應用的效率和效果。

2.3 數據索引器的演進

隨着區塊鏈數據量激增,數據索引器的需求與日俱增。索引器通過組織鏈上數據並將其發送到數據庫,實現高效查詢。它們提供了統一的查詢接口,允許開發者使用標準化語言快速檢索所需信息。

不同類型的索引器各有優勢:

1. 完整節點索引器:直接從區塊鏈節點提取數據,確保完整性但資源消耗大。
2. 輕量級索引器:依賴完整節點獲取特定數據,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:整合多鏈和鏈下數據,提供統一查詢界面,適合多鏈dApp。

面對龐大的數據量,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。

索引器的出現大幅提升了數據索引和查詢效率。相較於傳統RPC端點,索引器支持復雜查詢、數據過濾和分析,並能聚合多鏈數據源。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

隨着應用需求復雜化,標準化的索引格式難以滿足多樣化的查詢需求。現代數據管道架構中,"流優先"方法成爲解決傳統批處理局限性的方案,實現實時數據攝取、處理和分析。

區塊鏈數據服務提供商也朝着構建數據流的方向發展。如The Graph的Substreams、Goldsky的Mirror,以及Chainbase和SubSquid提供的實時數據湖,都旨在解決實時解析和全面查詢的需求。

通過現代數據管道的視角重新定義鏈上數據管理,我們可以設想一個爲任何業務用例定制高性能數據集的未來。

3 AI + Database? 深入對比The Graph, Chainbase, 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。其核心產品模式包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,服務於用戶的產品查詢需求。

子圖(Subgraphs)是The Graph網路的基礎數據結構,定義了數據提取和轉換方式。網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色構成,通過經濟激勵確保系統運轉。

Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC工具,利用AI技術優化了索引定價、資源分配和用戶查詢體驗,提升了系統的智能化水平。

3.2 Chainbase

Chainbase作爲全鏈數據網路,整合了多鏈數據,便於開發者構建和維護應用。其特點包括:

• 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,增強跨鏈數據的可編程性和可組合性。
• 創新數據格式:引入"manuscripts"標準,優化數據結構化和利用。
• 加密世界模型:結合AI技術,打造了理解和預測區塊鏈交易的模型Theia。

Chainbase通過AI模型Theia,深入挖掘鏈上數據價值,提供智能化數據服務,增強了平台的競爭力。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力於打造可驗證的計算層,擴展零知識證明技術。其核心創新Proof of SQL確保去中心化數據倉庫上的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,簡化區塊鏈數據處理。用戶可在Space and Time Studio中通過自然語言查詢區塊鏈數據,AI自動轉換爲SQL並執行查詢。

3.4 差異對比

三個平台各有特色:The Graph專注於去中心化索引和查詢服務,Chainbase側重實時數據湖和AI驅動的數據分析,而Space and Time則強調可驗證計算和自然語言查詢。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術經歷了從節點數據源頭到AI賦能全鏈數據服務的演進,提高了數據訪問效率和智能化水平。未來,隨着AI和零知識證明等技術發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化,繼續作爲行業基礎設施推動創新。