从数据源头到智能分析:区块链数据索引技术的演进

1. 引言

自2017年首批去中心化应用(dApp)问世以来,区块链上的dApp已蓬勃发展,涵盖金融、游戏和社交等多个领域。在这个过程中,dApp所依赖的链上数据来源成为一个值得探讨的话题。

2024年,人工智能与Web3成为热门话题。在AI领域,数据是系统"学习"和"思考"的基础,就像阳光和水分对植物的重要性一样。没有足够的数据支持,再先进的AI算法也无法发挥其潜力。

本文将深入探讨区块链数据可访问性的发展历程,分析数据索引技术的演变,并对比传统索引协议The Graph与新兴的Chainbase和Space and Time等结合AI技术的数据服务协议,探讨它们在数据服务和产品架构上的异同。

2. 数据索引的演进:从节点到全链数据库

2.1 数据源头:区块链节点

区块链节点是整个网络的基础,负责记录、存储和传播所有链上交易数据。虽然理论上每个人都可以运行节点,但实际操作中,大多数用户更倾向于依赖第三方服务。

为解决这一问题,RPC节点提供商应运而生。它们承担节点的成本和管理,通过RPC端点提供数据访问服务。公共RPC端点虽然免费,但有速率限制;私有RPC端点性能更好,但对复杂查询效率不高,且难以扩展。

2.2 数据解析:从原始数据到可用数据

区块链节点提供的原始数据通常经过加密和编码处理,直接使用这些数据需要大量技术知识和计算资源。数据解析过程将复杂的原始数据转换为更易理解和操作的格式,是整个数据索引流程中的关键环节。

2.3 数据索引器的演进

随着区块链数据量增加,数据索引器的需求日益增长。索引器通过组织链上数据并提供统一的查询接口,极大简化了数据检索过程。不同类型的索引器包括完整节点索引器、轻量级索引器、专用索引器和聚合索引器,它们各自针对不同场景进行了优化。

相比传统RPC端点,索引器提供了更高效的数据索引和查询能力,支持复杂查询和多链数据聚合,提高了数据检索的效率和可靠性。

2.4 全链数据库:向流优先对齐

随着应用需求复杂化,传统索引器逐渐难以满足多样化的查询需求。现代数据管道架构中的"流优先"方法为解决这一问题提供了新思路,实现了实时数据处理和分析。

区块链数据服务提供商也在向构建实时数据流的方向发展。The Graph的Substreams、Goldsky的Mirror等产品,以及Chainbase和SubSquid等实时数据湖服务,都旨在提供更全面的实时数据解析和查询能力。

这种新型数据管道使我们能够从全新角度看待链上数据的管理、存储和应用潜力,为各种业务场景提供定制化的高性能数据集。

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

3.1 The Graph

The Graph通过去中心化节点网络提供多链数据索引和查询服务。其核心产品包括数据查询执行市场和数据索引缓存市场,服务于用户的数据查询需求。

网络由索引器、策展人、委托人和开发者四个角色组成,通过经济激励机制确保系统运转。The Graph还在AI浪潮中快速发展,Semiotic Labs开发的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具提升了系统的智能化和用户友好度。

3.2 Chainbase

Chainbase是一个全链数据网络,整合所有区块链数据到一个平台。其特点包括:

• 实时数据湖
• 基于Eigenlayer AVS的双链架构
• 创新的"manuscripts"数据格式标准
• 结合AI技术的加密世界模型Theia

Chainbase通过AI赋能的数据服务,不仅提供数据访问,还能进行主动分析,为用户提供更广泛的数据洞察。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力于打造可验证的计算层,扩展零知识证明到去中心化数据仓库。其核心技术Proof of SQL实现了高效的数据验证方式,改变了传统共识机制下的资源消耗模式。

SxT与微软AI联合创新实验室合作,开发生成式AI工具,使用户能通过自然语言处理区块链数据。

结论与展望

区块链数据索引技术从最初的节点数据源头,经过数据解析和索引器的发展,最终演进到AI赋能的全链数据服务,经历了逐步完善的过程。这些技术的进步不仅提高了数据访问的效率和准确性,还带来了智能化的用户体验。

未来,随着AI技术和零知识证明等新技术的发展,区块链数据服务将进一步智能化和安全化,作为基础设施继续推动行业创新和进步。