区块链数据索引的演进:从节点到全链智能数据服务

1 引言

自2017年首批去中心化应用(dApp)诞生以来,区块链生态已发展出丰富多样的金融、游戏和社交dApp。在探讨这些链上应用时,我们是否思考过它们所使用的各类数据的来源?

2024年,人工智能与Web3成为焦点。在AI领域,数据犹如其成长和进化的生命之源。正如植物需要阳光和水分,AI系统同样依赖海量数据来不断学习和思考。没有数据支撑,再精妙的AI算法也难以发挥其应有的智能与效能。

本文将从区块链数据可访问性的角度,深入分析行业发展过程中区块链数据索引的演变,并对比老牌数据索引协议与新兴的区块链数据服务协议,特别探讨结合AI技术的新晋协议在数据服务与产品架构特色方面的异同。

2 数据索引的繁与简:从区块链节点到全链数据库

2.1 数据源头:区块链节点

区块链经常被描述为去中心化的记账本。区块链节点是整个网络的基础,负责记录、存储和传播链上所有交易数据。每个节点都拥有完整的区块链数据副本,确保网络的去中心化特性。然而,对普通用户而言,自建和维护节点并非易事,不仅需要专业技术,还伴随高昂的硬件和带宽成本。普通节点的查询能力也有限,难以满足开发人员的需求。因此,尽管理论上人人可运行节点,但实际上用户多依赖第三方服务。

为解决这一问题,RPC节点提供商应运而生。它们承担节点成本和管理,通过RPC端点提供数据,使用户无需自建节点即可访问区块链数据。公共RPC端点免费但有速率限制,可能影响dApp用户体验。私有RPC端点性能更佳,但对复杂查询效率低下,且难以扩展和跨网络兼容。不过,节点提供商标准化的API接口降低了用户访问链上数据的门槛,为后续数据解析和应用奠定基础。

2.2 数据解析:从原型数据到可用数据

区块链节点提供的原始数据通常经过加密和编码处理。这些数据虽保留了区块链的完整性和安全性,但增加了解析难度。对普通用户或开发者而言,直接处理这些原型数据需要大量技术知识和计算资源。

数据解析过程在此背景下显得尤为重要。通过将复杂的原型数据转换为易理解和操作的格式,用户可更直观地利用这些数据。数据解析的成功与否直接影响区块链数据应用的效率和效果,是整个数据索引流程中的关键步骤。

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。索引器在组织链上数据并将其发送到数据库以便查询方面起着关键作用。其工作原理是索引区块链数据并通过类似SQL的查询语言(如GraphQL)使其可用。通过提供统一的查询界面,索引器允许开发人员使用标准化语言快速准确地检索所需信息,大大简化了流程。

不同类型的索引器通过各种方式优化数据检索:

1. 完整节点索引器:直接从完整区块链节点提取数据,确保数据完整准确,但需大量存储和处理能力。
2. 轻量级索引器:依靠完整节点按需获取特定数据,减少存储需求但可能增加查询时间。
3. 专用索引器:针对特定数据类型或区块链优化检索,如NFT数据或DeFi交易。
4. 聚合索引器:从多个区块链和来源提取数据,包括链下信息,提供统一查询界面,适用于多链dApp。

目前,以太坊档案节点在不同客户端下的存储需求从3TB到13.5TB不等。随区块链增长,存储需求将继续上升。面对庞大数据量,主流索引器协议不仅支持多链索引,还针对不同应用需求定制了数据解析框架。

索引器的出现大幅提升了数据索引和查询效率。与传统RPC端点相比,索引器能高效索引大量数据并支持高速查询。用户可执行复杂查询,轻松过滤和分析数据。某些索引器还支持聚合多个区块链的数据源,避免多链dApp部署多个API的问题。通过分布式运行,索引器提供更强的安全性和性能,减少了集中式RPC提供商可能带来的风险。

相较之下,索引器通过预定义的查询语言,使用户无需处理底层复杂数据即可直接获取所需信息。这种机制显著提高了数据检索的效率和可靠性,是区块链数据访问的重要创新。

2.4 全链数据库:向流优先对齐

使用索引节点查询数据通常将API视为处理链上数据的唯一途径。然而,当项目扩展时,往往需要更灵活的数据源,而标准化API难以满足这一需求。随着应用需求复杂化,初级数据索引器及其标准化格式逐渐难以满足多样化的查询需求,如搜索、跨链访问或链下数据映射。

在现代数据管道架构中,"流优先"方法成为解决传统批处理局限性的方案,实现实时数据摄取、处理和分析。这种范式转变使组织能即时响应传入数据,快速得出洞察并做出决策。类似地,区块链数据服务提供商也朝着构建数据流的方向发展,主流索引器服务商均推出了实时区块链数据流产品。

这些服务旨在解决实时解析区块链交易并提供更全面查询能力的需求。正如"流优先"架构革新了传统数据处理方式,这些区块链数据流服务商也希望通过先进成熟的数据源支持更多应用程序发展并辅助链上数据分析。

从现代数据管道的视角重新定义链上数据挑战,我们能从全新角度看待链上数据管理、存储和提供的潜力。将索引器视为数据管道中的数据流而非最终输出,我们可以设想一个能为任何业务用例定制高性能数据集的可能世界。

3 AI + Database? 深入对比主要协议

3.1 某知名索引协议

该网络通过去中心化节点网络实现多链数据索引和查询服务,便于开发者索引区块链数据并构建去中心化应用。其主要产品模式为数据查询执行市场和数据索引缓存市场,本质上服务于用户的产品查询需求。

网络由四个关键角色构成:索引器、策展人、委托人和开发者,他们共同为web3应用提供数据支持。各角色职责如下:

• 索引器:网络中的节点运营商,通过质押参与网络,提供索引和查询处理服务。
• 委托者:将代币质押给索引节点以支持其运营的用户,通过所委托的节点赚取部分奖励。
• 策展人:负责信号哪些子图应被网络索引,确保有价值的子图被优先处理。
• 开发者:作为需求方,是网络的主要用户。他们创建并提交子图至网络,等待数据需求得到满足。

目前该网络已转向全面的去中心化子图托管服务,不同参与方之间有流通的经济激励确保系统运转。

该协议的产品也在AI浪潮中快速发展。其核心开发团队之一致力于利用AI技术优化索引定价和用户查询体验,开发了多个工具提升生态系统性能,如动态定价机制、资源分配优化器和自然语言查询工具等。

3.2 某全链数据网络

这是一个整合所有区块链数据的平台,便于开发者更轻松地构建和维护应用程序。其独特功能包括:

• 实时数据湖:提供专门用于区块链数据流的实时数据湖,使数据可即时访问。
• 双链架构:基于某技术构建执行层,与共识算法形成并行的双链架构。这增强了跨链数据的可编程性和可组合性,支持高吞吐量、低延迟和最终性,并通过双重质押模型提升网络安全性。
• 创新数据格式标准:引入新的数据格式标准,优化了加密行业中数据的结构化和利用方式。
• 加密世界模型:结合AI模型技术,打造能有效理解、预测区块链交易并与之交互的AI模型。

这些功能使该网络在区块链索引协议中脱颖而出,尤其注重实时数据的可访问性、创新的数据格式,以及通过链上和链下数据的结合创建更智能的模型以提升洞察力。

其AI模型基于某公司开发的模型,结合链上和链下数据以及时空活动,学习并分析加密模式,通过因果推理做出响应,深入挖掘链上数据的潜在价值和规律,为用户提供更加智能化的数据服务。

3.3 某可验证计算层

该项目致力于打造可验证的计算层,在去中心化数据仓库上扩展零知识证明,为智能合约、大语言模型和企业提供可信的数据处理。

在数据索引和验证领域,该项目引入了创新的零知识证明技术,确保在去中心化数据仓库上执行的SQL查询是防篡改和可验证的。这种技术生成加密证明,验证查询结果的完整性和准确性。与传统区块链网络依赖共识机制不同,该技术实现了更高效的数据验证方式,一个节点负责数据获取,其他节点通过零知识技术验证数据真实性,提升了系统整体性能。

同时,该项目与某AI实验室密切合作,加速研发生成式AI工具,方便用户通过自然语言处理区块链数据。用户可以输入自然语言查询,AI会自动转换为SQL并执行查询,呈现最终结果。

结论与展望

区块链数据索引技术从最初的节点数据源头,经过数据解析和索引器的发展,最终演进到AI赋能的全链数据服务,经历了逐步完善的过程。这些技术的不断演进不仅提高了数据访问的效率和准确性,还为用户带来了前所未有的智能化体验。

展望未来,随着AI技术和零知识证明等新技术的持续发展,区块链数据服务将进一步智能化和安全化。我们有理由相信,区块链数据服务将继续作为基础设施发挥重要作用,为行业的进步和创新提供有力支持。