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區塊鏈數據索引演進:從節點到AI賦能全鏈數據庫
區塊鏈數據索引的演進:從原始節點到AI賦能的全鏈數據庫
1. 引言
自2017年首批區塊鏈應用問世以來,去中心化應用(dApp)蓬勃發展,涵蓋金融、遊戲和社交等多個領域。隨着行業不斷進步,我們不禁要思考:這些dApp所依賴的數據究竟從何而來?
2024年,人工智能與Web3成爲焦點。在AI領域,數據就像生命之源,不斷滋養着系統的成長與進化。沒有海量優質數據的支撐,再精妙的AI算法也難以發揮應有的智能與效能。
本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程,分析數據索引技術的演變,並對比The Graph、Chainbase和Space and Time等主流協議在數據服務與產品架構上的異同,特別關注後兩者如何結合AI技術提供創新服務。
2. 數據索引的繁與簡:從區塊鏈節點到全鏈數據庫
2.1 數據源頭:區塊鏈節點
區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式帳本,由衆多節點共同維護。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,普通用戶自建和維護節點面臨諸多困難,不僅需要專業技術,還有高額的硬件和帶寬成本。此外,普通節點的查詢能力有限,難以滿足開發者的需求。
爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。它們承擔節點的運維成本,通過RPC端點爲用戶提供數據訪問服務。公共RPC端點雖然免費,但存在速率限制;私有RPC端點性能更好,但對復雜查詢的效率不高,且難以跨鏈擴展。盡管如此,節點提供商標準化的API接口還是極大降低了用戶訪問鏈上數據的門檻。
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,直接使用這些數據對普通用戶和開發者來說難度很大。因此,數據解析成爲關鍵環節,它將復雜的原始數據轉化爲易於理解和操作的格式,大大提高了數據的可用性。
2.3 數據索引器的演進
隨着區塊鏈數據量激增,數據索引器的需求日益突出。索引器通過組織鏈上數據並將其存入數據庫,使之易於查詢。它們提供了統一的查詢接口,讓開發者能夠使用標準化查詢語言(如GraphQL)快速準確地檢索所需信息。
不同類型的索引器各有特色:
目前以太坊檔案節點的存儲需求已達到數TB級別。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,如The Graph的"子圖"(Subgraph)。
相比傳統RPC端點,索引器大幅提升了數據索引和查詢效率。它們支持復雜查詢、數據過濾和聚合分析,還能跨鏈整合數據源。通過分布式運行,索引器提供了更強的安全性和性能,降低了中斷風險。
2.4 全鏈數據庫:向流優先對齊
隨着應用需求日益復雜,標準化API難以滿足多樣化的查詢需求,如跨鏈訪問或鏈下數據映射。現代數據管道中的"流優先"方法爲實時數據處理提供了新思路,使組織能夠即時響應數據並做出決策。
區塊鏈數據服務提供商也在向構建數據流方向發展。傳統索引器服務商紛紛推出實時數據流產品,如The Graph的Substreams、Goldsky的Mirror等。新興服務商如Chainbase和SubSquid則提供基於區塊鏈生成的實時數據湖。
這些服務旨在滿足實時解析區塊鏈交易和提供全面查詢能力的需求。通過將區塊鏈數據視爲數據流而非最終輸出,我們可以爲各種業務場景定制高性能數據集。
3. AI + Database? 深入對比The Graph、Chainbase和Space and Time
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。其核心產品是數據查詢執行市場和數據索引緩存市場,服務於用戶的查詢需求。The Graph網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色組成,通過經濟激勵確保系統運轉。
The Graph生態系統正積極擁抱AI技術。Semiotic Labs開發的AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具,在定價策略、資源分配和用戶體驗方面提升了系統性能。這些工具的應用使The Graph進一步提高了智能化水平和用戶友好度。
3.2 Chainbase
Chainbase是一個全鏈數據網路,整合多鏈數據於一個平台。其獨特功能包括:
Chainbase的AI模型Theia是其核心亮點。Theia基於NVIDIA的DORA模型,結合鏈上和鏈下數據分析加密模式,通過因果推理做出響應,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,爲數據可靠性要求高的行業提供了區塊鏈數據應用的基礎。
SxT與微軟AI聯合創新實驗室合作,開發生成式AI工具,讓用戶能通過自然語言處理區塊鏈數據。在Space and Time Studio中,AI可自動將自然語言轉換爲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,經歷了一個逐步完善的過程。這些技術的進步不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還帶來了智能化的用戶體驗。
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有力支持。