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区块链数据索引演进:从节点到AI驱动全链服务
区块链数据索引技术的演进:从原始节点到AI驱动的全链数据服务
1. 引言
自2017年首批去中心化应用问世以来,区块链生态已发展出丰富多样的金融、游戏和社交应用。在探讨这些去中心化应用时,我们是否曾思考过它们所使用的各类数据的来源?
2024年,人工智能与Web3成为热点话题。在AI领域,数据犹如生命之源,对AI系统的成长与进化至关重要。没有数据支撑,再精妙的AI算法也难以发挥其应有的智能与效能。
本文将从区块链数据可访问性的角度,深入分析行业发展过程中数据索引的演变历程,并对比The Graph、Chainbase和Space and Time等数据索引协议,探讨新兴协议在数据服务与产品架构上的特色。
2. 数据索引的繁与简:从区块链节点到全链数据库
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。每个节点都保存了完整的区块链数据副本,确保网络的去中心化特性。然而,对普通用户而言,自建和维护节点并非易事,不仅需要专业技术,还面临高昂的硬件和带宽成本。
为解决这一问题,RPC节点提供商应运而生。这些提供商负责节点的管理,通过RPC端点提供数据服务。用户无需自建节点,即可轻松访问区块链数据。公共RPC端点免费但有速率限制,私有RPC端点性能更好但效率较低且难以扩展。尽管如此,节点提供商标准化的API接口降低了用户访问链上数据的门槛,为后续数据解析和应用奠定了基础。
2.2 数据解析:从原型数据到可用数据
区块链节点提供的原始数据通常经过加密和编码处理,增加了解析难度。数据解析过程将复杂的原型数据转换为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,数据索引器需求日益增长。索引器通过组织链上数据并将其发送到数据库,使数据易于查询。它们提供统一的查询接口,让开发者能够使用标准化查询语言快速检索所需信息。
不同类型的索引器包括:
索引器的出现大幅提升了数据索引和查询效率。与传统RPC端点相比,索引器支持高效索引大量数据,并可执行复杂查询。一些索引器还支持聚合多个区块链的数据源,避免多链应用需要部署多个API的问题。
2.4 全链数据库:向流优先对齐
随着应用需求复杂化,初级数据索引器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"方法成为解决传统批处理局限性的方案,实现实时数据处理和分析。
区块链数据服务提供商也朝着构建数据流的方向发展。The Graph推出了Substreams,Chainbase和SubSquid等开发了实时数据湖。这些服务旨在解决实时解析区块链交易和提供全面查询能力的需求。
3. AI + Database? 深入对比The Graph, Chainbase, Space and Time
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。其主要产品模式包括数据查询执行市场和数据索引缓存市场。子图是The Graph网络的基础数据结构,定义了数据提取和转换方式。
网络由四个关键角色构成:索引器、策展人、委托人和开发者。The Graph已转向全面去中心化的子图托管服务,各参与方之间有经济激励确保系统运转。
Semiotic Labs开发的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC工具利用AI技术优化索引定价和用户查询体验,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于一个平台。其独特功能包括:
Chainbase的AI模型Theia基于NVIDIA的DORA模型,结合链上链下数据分析加密模式,为用户提供智能化数据服务。
3.3 Space and Time
Space and Time (SxT)旨在打造可验证的计算层,在去中心化数据仓库上扩展零知识证明。其创新技术Proof of SQL确保SQL查询的防篡改和可验证性。
SxT与微软AI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,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,持续作为基础设施支持行业创新。