區塊鏈數據索引演進:從節點到AI賦能的全鏈服務

1. 引言

隨着區塊鏈技術的發展,去中心化應用(dApp)從最初的簡單遊戲和金融工具,發展到如今跨多個區塊鏈的復雜生態系統。在這個過程中,dApp對底層數據的需求也在不斷增長和變化。同時,人工智能的快速發展爲區塊鏈數據服務帶來了新的可能性。

本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的演變歷程,分析行業中數據索引的發展脈絡,並對比幾個代表性的數據服務協議,探討它們在結合AI技術方面的創新。

2. 數據索引的演進:從節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭:區塊鏈節點

區塊鏈節點是整個網路的基礎,負責記錄、存儲和傳播所有鏈上交易數據。然而,對普通用戶和開發者而言,自建和維護節點成本高昂且技術門檻較高。爲解決這一問題,RPC節點提供商應運而生,通過提供數據接口降低了用戶訪問區塊鏈數據的門檻。

2.2 數據解析:原始數據到可用數據的轉化

從節點獲取的原始數據通常經過加密和編碼,需要進行解析才能被有效利用。數據解析是將復雜的原始數據轉換爲易於理解和操作的格式,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

隨着數據量增加,索引器的需求日益增長。索引器負責組織鏈上數據並通過標準化查詢語言(如GraphQL)使其易於訪問。不同類型的索引器(如完整節點索引器、輕量級索引器、專用索引器和聚合索引器)各有優勢,適用於不同場景。

2.4 全鏈數據庫:流優先理念的應用

隨着應用需求的復雜化,傳統索引器難以滿足多樣化的查詢需求。"流優先"方法成爲解決方案,實現了實時數據處理和分析。區塊鏈數據服務提供商也開始構建數據流服務,如The Graph的Substreams和Chainbase的實時數據湖,以支持更廣泛的應用和分析需求。

3. AI+數據庫:The Graph、Chainbase和Space and Time的對比分析

3.1 The Graph

The Graph是一個去中心化的數據索引協議,通過子圖(Subgraphs)定義數據提取和轉換方式。網路由索引器、策展人、委托人和開發者共同維護,形成了一個完整的經濟生態系統。近期,The Graph通過AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC等AI工具,進一步優化了索引定價和用戶體驗。

3.2 Chainbase

Chainbase作爲全鏈數據網路,提供實時數據湖和創新的數據格式標準。其獨特的雙鏈架構增強了跨鏈數據的可編程性和可組合性。Chainbase的AI模型Theia基於鏈上和鏈下數據,爲用戶提供智能化的數據分析服務。

3.3 Space and Time

Space and Time(SxT)專注於構建可驗證的計算層,其創新的Proof of SQL技術實現了去中心化數據倉庫上SQL查詢的可驗證性。SxT還與微軟AI實驗室合作,開發生成式AI工具,簡化用戶對區塊鏈數據的查詢和處理。

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。這一過程不僅提高了數據訪問的效率和準確性,還爲用戶帶來了智能化體驗。

未來,隨着AI技術和零知識證明等新技術的進步,區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化,繼續作爲行業基礎設施推動創新和發展。