区块链数据索引的演进与创新

引言

从2017年首批去中心化应用诞生至今，区块链生态已呈现百花齐放之势。在探讨链上应用时，我们是否思考过这些应用所使用数据的来源?

2024年,人工智能与Web3成为热点话题。在AI领域,数据犹如生命之源,推动着系统不断学习和进化。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。

本文将从数据可访问性的角度,深入分析区块链数据索引的发展历程,并比较传统索引协议与新兴数据服务协议在技术特色与产品架构上的异同。

数据索引的演进:从区块链节点到全链数据库

数据源头:区块链节点

区块链本质上是一个去中心化的分布式账本。每个节点都保存了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,自建和维护节点需要专业技术能力和高昂成本。因此,多数用户倾向于依赖第三方服务。

为解决这一问题,RPC节点提供商应运而生。它们负责节点的管理,并通过RPC端点提供数据访问服务。虽然公共RPC端点免费使用,但存在速率限制,可能影响应用体验。私有RPC端点性能更佳,但对复杂查询效率较低,且扩展性和跨网络兼容性有限。

数据解析:从原始数据到可用数据

区块链节点提供的原始数据往往经过加密和编码处理,直接使用这些数据需要大量技术知识和计算资源。数据解析过程将复杂的原始数据转换为易理解和操作的格式,是整个数据索引流程中的关键步骤。

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。索引器通过组织链上数据并提供统一查询接口,大大简化了数据检索过程。不同类型的索引器包括:

1. 完整节点索引器:直接从完整节点提取数据,确保数据完整准确。
2. 轻量级索引器:根据需要从完整节点获取特定数据,减少存储需求。
3. 专用索引器:针对特定类型数据或区块链优化检索。
4. 聚合索引器:从多个区块链和来源提取数据,适用于多链应用。

相比传统RPC端点,索引器支持复杂查询和数据过滤,提高了数据检索效率和可靠性。

全链数据库:向流优先对齐

随着应用需求复杂化,初级数据索引器难以满足多样化的查询需求。现代数据管道架构中的"流优先"方法成为解决方案,实现实时数据处理和分析。区块链数据服务提供商也朝着构建数据流的方向发展,推出了实时数据湖等产品。

这些服务旨在解决区块链交易实时解析和全面查询的需求,支持更多应用程序发展并辅助链上数据分析。

AI + Database: The Graph、Chainbase和Space and Time的深入对比

The Graph

The Graph网络通过去中心化节点网络提供多链数据索引和查询服务。其核心产品包括数据查询执行市场和数据索引缓存市场。子图是The Graph的基础数据结构,定义了数据提取和转换方式。

网络由索引器、策展人、委托人和开发者四个角色构成,通过经济激励确保系统运转。

The Graph生态系统正积极融入AI技术。Semiotic Labs开发的工具如AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC,分别在定价机制、资源分配和用户体验方面提升了系统性能。

Chainbase

Chainbase是一个全链数据网络,整合多链数据于一个平台。其特色功能包括:

• 实时数据湖:提供即时访问的区块链数据流。
• 双链架构:基于Eigenlayer AVS构建执行层,提升跨链数据处理能力。
• 创新数据格式标准:引入"manuscripts"优化数据结构。
• 加密世界模型:结合AI技术打造理解和预测区块链交易的模型。

Chainbase的AI模型Theia基于NVIDIA的DORA模型,深入挖掘链上数据价值,提供智能化数据服务。

Space and Time

Space and Time (SxT)致力于打造可验证的计算层,扩展零知识证明技术。其核心创新Proof of SQL实现了高效的数据验证方式,为重视数据可靠性的传统行业使用区块链数据提供了基础。

SxT与微软AI实验室合作,开发生成式AI工具,简化用户对区块链数据的处理。用户可通过自然语言查询,AI自动转换为SQL并执行。

结论与展望

区块链数据索引技术经历了从节点数据源到AI赋能全链数据服务的演进过程。这一发展不仅提高了数据访问效率和准确性,还带来了智能化的用户体验。

未来,随着AI和零知识证明等技术的发展,区块链数据服务将进一步智能化和安全化,继续作为基础设施支撑行业创新。