区块链数据索引的演进:从节点到智能化全链服务

1. 引言

从2017年第一批链上应用诞生至今,各类去中心化应用百花齐放。在探讨这些应用时,我们是否思考过它们所使用数据的来源?

2024年,AI与Web3成为热点。对人工智能而言,数据是其成长和进化的基础。没有海量数据,再精妙的AI算法也难以发挥其智能。

本文将深入分析区块链数据索引的发展历程,并对比老牌协议The Graph与新兴的Chainbase和Space and Time,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。然而,普通用户难以自建和维护节点,这不仅需要专业技能,还伴随高昂成本。因此,大多数用户选择依赖第三方服务。

RPC节点提供商应运而生,它们管理节点并通过RPC端点提供数据访问。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。尽管如此,节点提供商的标准API接口降低了用户访问链上数据的门槛。

2.2 数据解析:从原始数据到可用数据

从区块链节点获取的数据通常是加密和编码后的原始数据。直接处理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易理解和操作的格式,是整个数据索引流程的关键步骤。

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提供统一查询接口,大大简化了数据检索过程。不同类型的索引器包括:

1. 完整节点索引器
2. 轻量级索引器
3. 专用索引器
4. 聚合索引器

面对庞大的数据量,主流索引器协议支持多链索引,并为不同应用定制数据解析框架。与传统RPC端点相比,索引器提供了更高效的数据索引和查询能力。

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。区块链数据服务提供商开始构建区块链数据流,如The Graph的Substreams和Chainbase的实时数据湖。这些服务旨在提供实时数据解析和更全面的查询能力。

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。其核心是子图(Subgraphs),定义了如何从区块链提取和转换数据。网络由索引器、策展人、委托人和开发者组成,通过经济激励确保系统运转。

The Graph正积极拥抱AI技术,如AutoAgora优化定价策略,Allocation Optimizer改进资源分配,AgentC支持自然语言查询。

3.2 Chainbase

Chainbase是一个全链数据网络,整合多链数据于一个平台。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的加密世界模型Theia

Chainbase通过AI赋能,提供更智能化的数据服务和深入的数据洞察。

3.3 Space and Time

Space and Time(SxT)致力于构建可验证的计算层,扩展零知识证明技术。其核心创新是Proof of SQL,确保在去中心化数据仓库上执行的SQL查询可验证且防篡改。

SxT与微软AI实验室合作,开发生成式AI工具,支持用户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节点数据源头,经过数据解析和索引器发展,最终演进到AI赋能的全链数据服务。随着AI和零知识证明等技术的进步,区块链数据服务将更智能化和安全化,继续作为基础设施支持行业创新。