區塊鏈數據索引的演進:從節點到全鏈AI數據庫

1. 引言

自2017年首批去中心化應用(dApp)問世以來,區塊鏈生態系統已經蓬勃發展,出現了衆多基於不同區塊鏈的金融、遊戲和社交dApp。然而,這些應用在交互過程中所依賴的各類數據源頭值得我們深入思考。

2024年,人工智能與Web3成爲熱點話題。在AI領域,數據就像生命之源,驅動着系統的學習和進化。沒有海量數據的支撐,即便是最精妙的AI算法也難以發揮其潛力。

本文將從區塊鏈數據可訪問性的角度,深入剖析行業發展過程中數據索引的演變歷程。我們還將對比傳統的數據索引協議The Graph與新興的區塊鏈數據服務協議Chainbase和Space and Time,探討這些結合AI技術的新協議在數據服務和產品架構方面的異同。

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

區塊鏈被稱爲去中心化的記帳本,而節點正是這個網路的基礎。每個節點都保存着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,自建和維護節點不僅技術門檻高,還需要承擔昂貴的硬件和帶寬成本。

爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生。它們負責節點的運維,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,可能影響dApp的用戶體驗。私有RPC端點雖然性能更佳,但對復雜查詢的效率仍然不高,且難以跨網路擴展。盡管如此,節點提供商的標準化API接口還是爲用戶訪問鏈上數據降低了門檻,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,雖然保證了數據的完整性和安全性,但也增加了解析難度。對於普通用戶和開發者來說,直接處理這些數據需要大量專業知識和計算資源。

因此,數據解析過程變得尤爲重要。通過將復雜的原始數據轉換爲易於理解和操作的格式,用戶可以更直觀地利用這些數據。數據解析的質量直接影響了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 數據索引器的進化

隨着區塊鏈數據量激增,數據索引器的需求日益迫切。索引器負責組織鏈上數據並將其存入數據庫以便查詢。它們通過索引區塊鏈數據,並提供類似SQL的查詢語言(如GraphQL)接口,使數據隨時可用。索引器爲開發人員提供了統一的查詢界面,大大簡化了數據檢索流程。

不同類型的索引器各有優勢:

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,但需要大量存儲和處理能力。
2. 輕量級索引器:依賴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,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dApp。

目前,以太坊檔案節點在不同客戶端下的存儲需求從3TB到13.5TB不等。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)框架。

索引器的出現顯著提升了數據索引和查詢效率。與傳統RPC端點相比,索引器能高效處理大量數據,支持復雜查詢和數據過濾。一些索引器還支持聚合多個區塊鏈的數據源,避免了多鏈dApp需要部署多個API的問題。通過分布式運行,索引器不僅提供了更強的安全性和性能,也降低了集中式RPC提供商可能帶來的中斷風險。

2.4 全鏈數據庫:向流優先模式轉變

隨着應用需求日益復雜,初級數據索引器及其標準化索引格式逐漸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,如The Graph的Substreams、Goldsky的Mirror,以及Chainbase和SubSquid提供的實時數據湖。

這些服務旨在解決區塊鏈交易實時解析和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挑戰,我們可以從全新角度看待數據管理、存儲和提供的潛力。將索引器視爲數據流而非最終輸出,我們可以設想爲任何業務用例量身定制高性能數據集的可能性。

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,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關鍵角色組成,共同爲web3應用提供數據支持。

The Graph已全面轉向去中心化子圖托管服務,參與方之間通過經濟激勵確保系統運轉。近期,The Graph生態系統核心開發團隊Semiotic Labs利用AI技術優化索引定價和用戶查詢體驗,開發了AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等工具,進一步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。其特色功能包括:

• 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共識算法形成並行雙鏈架構。
• 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模型技術,打造能理解、預測區塊鏈交易的AI模型Theia。

Chainbase的AI模型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是一種創新的零知識證明技術,確保在去中心化數據倉庫上執行的SQL查詢是防篡改和可驗證的。

SxT與微軟AI聯合創新實驗室合作,研發生成式AI工具,使用戶能通過自然語言處理區塊鏈數據。在Space and Time Studio中,用戶可以體驗輸入自然語言查詢,AI自動轉換爲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頭,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。這些技術的不斷演進不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還爲用戶帶來了前所未有的智能化體驗。

展望未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的不斷發展,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在行業進步和創新中發揮重要作用。