區塊鏈數據索引技術的演進:從節點到AI驅動的全鏈服務

1. 引言

從2017年第一批區塊鏈應用的出現,到如今各類基於不同區塊鏈的金融、遊戲與社交應用百花齊放,我們是否思考過這些應用在交互中所採用的各類數據的來源?

2024年,人工智能與Web3成爲熱點。在AI領域,數據是其發展的根基。如同植物需要陽光和水分,AI系統同樣依賴海量數據來不斷學習和進化。沒有數據,再精妙的AI算法也難以發揮其應有的智能與效能。

本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程,分析行業中數據索引的演變,並對比老牌索引協議與新興數據服務協議在技術特色上的異同。

2. 數據索引的演進:從區塊鏈節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭:區塊鏈節點

區塊鏈是去中心化的記帳本,節點是整個網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播所有交易數據。每個節點都有完整的區塊鏈數據副本,維持網路的去中心化特性。然而,普通用戶自建和維護節點並非易事,不僅需要專業技術,還有高昂的硬件和帶寬成本。普通節點的查詢能力也有限,難以滿足開發人員的需求。因此,用戶往往依賴第三方服務。

RPC節點提供商應運而生,負責節點管理並通過RPC端點提供數據。這使用戶無需自建節點就能訪問區塊鏈數據。公共RPC端點免費但有速率限制,私有RPC端點性能更好但效率仍然不高。盡管如此,節點提供商標準化的API接口降低了用戶訪問鏈上數據的門檻,爲後續的數據解析和應用奠定了基礎。

2.2 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通常經過加密和編碼處理,保證了完整性和安全性,但也增加了解析難度。對普通用戶和開發者而言,直接處理這些數據需要大量技術知識和計算資源。

數據解析過程因此變得至關重要。通過將復雜的原始數據轉換爲易理解和操作的格式,用戶可以更直觀地利用這些數據。解析的質量直接影響區塊鏈數據應用的效率和效果,是整個數據索引流程中的關鍵環節。

2.3 數據索引器的演進

隨着區塊鏈數據量增加,數據索引器的需求日益增長。索引器在組織鏈上數據並將其發送到數據庫以便查詢方面發揮重要作用。它們通過索引區塊鏈數據,並提供類似SQL的查詢語言接口(如GraphQL API),使數據隨時可用。這種統一的查詢界面大大簡化了開發人員檢索所需信息的流程。

不同類型的索引器通過各種方式優化數據檢索:

1. 完整節點索引器:直接從完整區塊鏈節點提取數據,確保完整準確,但需要大量存儲和處理能力。
2. 輕量級索引器:依靠完整節點按需獲取特定數據,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檢索,如NFT數據或DeFi交易。
4. 聚合索引器:從多個區塊鏈和來源提取數據,包括鏈下信息,提供統一查詢界面,適用於多鏈應用。

目前,以太坊檔案節點在不同客戶端下佔用3-13.5 TB存儲空間。面對如此龐大的數據量,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。

相比傳統RPC端點,索引器大大提升了數據索引和查詢效率。它們支持復雜查詢、數據過濾和提取後分析。一些索引器還支持聚合多個區塊鏈的數據源,避免多鏈應用需要部署多個API的問題。通過分布式運行,索引器提供了更強的安全性和性能,減少了集中式RPC提供商可能帶來的風險。

2.4 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越來越多樣化的查詢需求,如搜索、跨鏈訪問或鏈下數據映射。在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。傳統索引器服務商推出了實時區塊鏈數據流產品,如The Graph的Substreams和Goldsky的Mirror。也有如Chainbase和SubSquid這樣基於區塊鏈生成數據流的實時數據湖。

這些服務旨在解決實時解析區塊鏈交易和提供更全面查詢能力的需求。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量身定制高性能數據集的未來。

3. AI + Database: The Graph、Chainbase和Space and Time的比較

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。其主要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,定義了如何從區塊鏈提取和轉換數據爲可查詢格式。網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色構成,共同支持web3應用的數據需求。

The Graph的產品也在AI浪潮中迅速發展。Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC工具分別優化了定價策略、資源分配和用戶體驗,提升了系統的智能化和用戶友好度。

3.2 Chainbase

Chainbase是一個全鏈數據網路,整合所有區塊鏈數據到一個平台。其特點包括:

• 實時數據湖:提供專門用於區塊鏈數據流的實時數據湖。
• 雙鏈架構:基於Eigenlayer AVS構建執行層,與CometBFT共識算法形成並行架構。
• 創新數據格式標準:引入"manuscripts"數據格式標準。
• 加密世界模型:結合AI技術,打造能理解、預測區塊鏈交易的模型。

Chainbase的AI模型Theia基於NVIDIA的DORA模型,分析鏈上外數據和時空活動,爲用戶提供智能化數據服務。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT)致力於打造可驗證的計算層,在去中心化數據倉庫上擴展零知識證明。其核心技術Proof of SQL確保SQL查詢的防篡改和可驗證性,爲數據驗證提供了高效方案。

SxT與微軟AI聯合創新實驗室合作,開發生成式AI工具,讓用戶通過自然語言處理區塊鏈數據。在Space and Time Studio中,AI可將自然語言轉換爲SQL並執行查詢。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源,經過數據解析和索引器的發展,最終演進到AI賦能的全鏈數據服務,經歷了逐步完善的過程。這些技術的進步不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還帶來了智能化體驗。

未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的發展,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化。作爲基礎設施,區塊鏈數據服務將繼續爲行業創新提供支持。