區塊鏈數據索引的演進與創新

引言

從2017年首批去中心化應用誕生至今，區塊鏈生態已呈現百花齊放之勢。在探討鏈上應用時，我們是否思考過這些應用所使用數據的來源?

2024年,人工智能與Web3成爲熱點話題。在AI領域,數據猶如生命之源,推動着系統不斷學習和進化。沒有數據支撐,再精妙的AI算法也難以發揮其應有的智能與效能。

本文將從數據可訪問性的角度,深入分析區塊鏈數據索引的發展歷程,並比較傳統索引協議與新興數據服務協議在技術特色與產品架構上的異同。

數據索引的演進:從區塊鏈節點到全鏈數據庫

數據源頭:區塊鏈節點

區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式帳本。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,自建和維護節點需要專業技術能力和高昂成本。因此,多數用戶傾向於依賴第三方服務。

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,並通過RPC端點提供數據訪問服務。雖然公共RPC端點免費使用,但存在速率限制,可能影響應用體驗。私有RPC端點性能更佳,但對復雜查詢效率較低,且擴展性和跨網路兼容性有限。

數據解析:從原始數據到可用數據

區塊鏈節點提供的原始數據往往經過加密和編碼處理,直接使用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中的關鍵步驟。

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:直接從完整節點提取數據,確保數據完整準確。
2. 輕量級索引器:根據需要從完整節點獲取特定數據,減少存儲需求。
3. 專用索引器:針對特定類型數據或區塊鏈優化檢索。
4. 聚合索引器:從多個區塊鏈和來源提取數據,適用於多鏈應用。

相比傳統RPC端點,索引器支持復雜查詢和數據過濾,提高了數據檢索效率和可靠性。

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。現代數據管道架構中的"流優先"方法成爲解決方案,實現實時數據處理和分析。區塊鏈數據服務提供商也朝着構建數據流的方向發展,推出了實時數據湖等產品。

這些服務旨在解決區塊鏈交易實時解析和全面查詢的需求,支持更多應用程序發展並輔助鏈上數據分析。

AI + Database: The Graph、Chainbase和Space and Time的深入對比

The Graph

The Graph網路通過去中心化節點網路提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場。子圖是The Graph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。

The Graph生態系統正積極融入AI技術。Semiotic Labs開發的工具如AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC,分別在定價機制、資源分配和用戶體驗方面提升了系統性能。

Chainbase

Chainbase是一個全鏈數據網路,整合多鏈數據於一個平台。其特色功能包括:

• 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,提升跨鏈數據處理能力。
• 創新數據格式標準:引入"manuscripts"優化數據結構。
• 加密世界模型:結合AI技術打造理解和預測區塊鏈交易的模型。

Chainbase的AI模型Theia基於NVIDIA的DORA模型,深入挖掘鏈上數據價值,提供智能化數據服務。

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實現了高效的數據驗證方式,爲重視數據可靠性的傳統行業使用區塊鏈數據提供了基礎。

SxT與微軟AI實驗室合作,開發生成式AI工具,簡化用戶對區塊鏈數據的處理。用戶可通過自然語言查詢,AI自動轉換爲SQL並執行。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術經歷了從節點數據源到AI賦能全鏈數據服務的演進過程。這一發展不僅提高了數據訪問效率和準確性,還帶來了智能化的用戶體驗。

未來,隨着AI和零知識證明等技術的發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化,繼續作爲基礎設施支撐行業創新。