Lesen Sie, indexieren Sie die Analyse kurz die Web3 -Datenindexierungsspur

1 Einführung

Ausgehend von der ersten Welle von Dapps Etherol, Etlend und Cryptokitties im Jahr 2017 sind die aktuellen Vielfalt der finanziellen, gaming- und sozialen Dapps, die auf verschiedenen Blockchains basieren, wenn wir über dezentrale Onkain-Anwendungen sprechen, haben wir jemals darüber nachgedacht. Die Quelle verschiedener Daten, die von diesen Dapps in Interaktion übernommen wurden?

Im Jahr 2024 konzentrieren sich die Hot Spots auf KI und Web3.So wie Pflanzen auf Sonnenlicht und Feuchtigkeit angewiesen sind, um zu gedeihen, verlassen sich KI -Systeme auch auf massive Mengen an Daten, um ständig zu „lernen“ und „denken“.Ohne Daten, egal wie exquisit der Algorithmus von AI ist, ist es nur ein Schloss in der Luft und kann seine angemessene Intelligenz und Effizienz nicht ausüben.

In diesem Artikel wird die Entwicklung der Blockchain -Datenindexierung im Prozess der Industrieentwicklung aus der Perspektive der Blockchain -Daten -Zugänglichkeit analysiert und das alte Datenindexierungsprotokoll des Diagramms und das aufkommende Blockchain -Datendienst -Protokoll -Kettenbasis und Raum und Zeit, die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen vergleicht Diese beiden neuen Protokolle, die die KI -Technologie in Datendiensten und Produktarchitektureigenschaften kombinieren, werden diskutiert.

2 Der herkömmliche und einfache Datenindex: Von Blockchain-Knoten bis hin zur Vollkettendatenbank

2.1 Datenquelle: Blockchain -Knoten

Wenn wir zum ersten Mal von „Was Blockchain ist“ erfuhren, sehen wir diesen Satz oft: Blockchain ist ein dezentrales Kontobuch.Blockchain -Knoten sind die Grundlage des gesamten Blockchain -Netzwerks und übernehmen die Verantwortung für die Aufzeichnung, Speicherung und Verbreitung aller Transaktionsdaten in der Kette.Jeder Knoten verfügt über eine vollständige Kopie von Blockchain -Daten, um sicherzustellen, dass die dezentralen Eigenschaften des Netzwerks beibehalten werden.Für gewöhnliche Benutzer ist es jedoch nicht einfach, einen Blockchain -Knoten für sich selbst zu erstellen und zu pflegen.Dies erfordert nicht nur professionelle technische Funktionen, sondern verfügt auch über hohe Hardware- und Bandbreitenkosten.Gleichzeitig sind gewöhnliche Knoten -Abfragefunktionen begrenzt und Daten können nicht im Format, das von Entwicklern erforderlich ist, abgefragt werden.Obwohl jeder theoretisch seine eigenen Knoten ausführen kann, sind Benutzer in der Praxis normalerweise eher geneigt, sich auf Dienste von Drittanbietern zu verlassen.

Um dieses Problem zu lösen, entstand RPC -Knotenanbieter (Remote Procedure Call).Diese Anbieter sind für die Kosten und das Management von Knoten verantwortlich und stellen Daten über RPC -Endpunkte bereit.Auf diese Weise können Benutzer problemlos auf Blockchain -Daten zugreifen, ohne ihre eigenen Knoten zu erstellen.Öffentliche RPC -Endpunkte sind kostenlos, haben jedoch Ratengrenzen, die sich negativ auf die Benutzererfahrung von DApps auswirken können.Private RPC -Endpunkte bieten eine bessere Leistung, indem sie die Überlastung verringern, aber selbst ein einfaches Datenabruf erfordert eine Menge von Hin- und Her -Kommunikation.Dies macht sie für komplexe Datenabfragen umständlich und ineffizient.Darüber hinaus sind private RPC -Endpunkte häufig schwierig zu skalieren und die Kompatibilität in verschiedenen Netzwerken zu fehlen.Die standardisierte API -Schnittstelle von Knotenanbietern gibt Benutzern jedoch einen niedrigeren Schwellenwert für den Zugriff auf Daten in der Kette und legt die Grundlage für die nachfolgende Datenanalyse und -anwendung.

2.2 Datenanalyse: Von Prototypdaten bis hin zu verfügbaren Daten

Die von Blockchain -Knoten erhaltenen Daten sind häufig die Rohdaten, die verschlüsselt und codiert wurden.Obwohl diese Daten die Integrität und Sicherheit der Blockchain behalten, erhöht ihre Komplexität auch die Schwierigkeit des Datenanalysens.Für gewöhnliche Benutzer oder Entwickler erfordert die direkte Verarbeitung dieser Prototypdaten viele technische Kenntnisse und Rechenressourcen.

Der Prozess der Datenanalyse ist in diesem Zusammenhang besonders wichtig.Durch das Parsen komplexer Prototypendaten in ein verständlicheres und manipulierteres Format können Benutzer diese Daten intuitiver verstehen und verwenden.Der Erfolg der Datenanalyse bestimmt direkt die Effizienz und Effektivität der Blockchain -Datenanwendung und ist ein wichtiger Schritt im gesamten Datenindexierungsprozess.

2.3 Entwicklung des Datenindexers

Mit zunehmender Menge der Blockchain -Daten steigt auch die Nachfrage nach Datenindexern.Indexer spielen eine wichtige Rolle bei der Organisation von Daten in einer Kette und beim Senden an eine Datenbank, um die Abfrage zu erleichtern.Das Prinzip der Indexer besteht darin, Blockchain-Daten zu indexieren und sie durch SQL-ähnliche Abfragesprachen (APIs wie GraphQL) leicht verfügbar zu machen.Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Schnittstelle zum Abfragen von Daten ermöglicht der Indexer Entwicklern, die erforderlichen Informationen mithilfe einer standardisierten Abfragesprache schnell und genau abzurufen und den Prozess erheblich zu vereinfachen.

Verschiedene Arten von Indexer optimieren das Abrufen von Daten auf verschiedene Weise:

1. Vollständige Knotenindexer: Diese Indexer führen vollständige Blockchain -Knoten aus und extrahieren Daten direkt von ihnen, um sicherzustellen, dass die Daten vollständig und genau sind, aber viel Speicher- und Verarbeitungsleistung erfordern.

2. Leichte Indexer: Diese Indexer verlassen sich auf vollständige Knoten, um nach Bedarf bestimmte Daten zu erhalten, wodurch die Speicheranforderungen reduziert werden, können jedoch die Abfragezeit erhöhen.

3. Dedizierte Indexer: Diese Indexer sind speziell für bestimmte Arten von Daten oder spezifischen Blockchains entwickelt und optimieren das Abrufen spezifischer Anwendungsfälle wie NFT -Daten oder Defi -Transaktionen.

4. Aggregierte Indexer: Diese Indexer extrahieren Daten aus mehreren Blockchains und Quellen, einschließlich außerhalb der Ketteninformationen, und bieten eine einheitliche Abfrageschnittstelle, die besonders für Multi-Chain-Dapps nützlich ist.

Derzeit belegt der Archivknoten im Archivmodus im Geth -Client etwa 13,5 TB Speicherplatz, während die Archivanforderung für den Erigon -Client etwa 3 TB beträgt.Wenn die Blockchain weiter wächst, steigt auch die Datenspeicherung von Archivknoten.Angesichts einer so großen Datenmenge unterstützt das Mainstream-Indexer-Protokoll nicht nur die Mehrkettenindizierung, sondern hat auch ein Datenanalyse-Framework für Datenanforderungen verschiedener Anwendungen angepasst.Zum Beispiel ist das „Subgraph“ -Rahmen des Diagramms ein typischer Fall.

Die Entstehung von Indexern verbessert die Indexierung und Abfrageeffizienz von Daten erheblich.Im Vergleich zu herkömmlichen RPC-Endpunkten kann der Indexer große Datenmengen effizient indizieren und unterstützt Hochgeschwindigkeitsabfragen.Mit diesen Indexern können Benutzer komplexe Abfragen ausführen, Daten problemlos filtern und nach der Extraktion analysieren.Darüber hinaus unterstützen einige Indexer die Aggregation von Datenquellen aus mehreren Blockchains, um zu vermeiden, dass mehrere APIs in Multi-Chain-Dapps bereitgestellt werden müssen.Durch die Ausführung von mehreren Knoten verteilt sich der Indexer nicht nur mehr Sicherheit und Leistung, sondern verringert auch das potenzielle Risiko von Unterbrechungen und Ausfallzeiten durch zentrale RPC -Anbieter.

Im Gegensatz dazu verwendet der Indexer eine vordefinierte Abfragesprache, damit Benutzer die erforderlichen Informationen direkt abrufen können, ohne die zugrunde liegenden komplexen Daten zu verarbeiten.Dieser Mechanismus verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit des Datenabrechnung erheblich und ist eine wichtige Innovation beim Blockchain -Datenzugriff.

2.4 Datenbank mit Vollketten: Priorisieren Sie die Ausrichtung auf den Fluss

Abfragen von Daten mit Inodes bedeutet normalerweise, dass die API das einzige Portal für Daten in der verdauten Kette wird.Wenn ein Projekt jedoch in die Erweiterungsphase eintritt, erfordert es häufig eine flexiblere Datenquelle, die nicht standardisierten APIs zur Verfügung steht.Wenn die Anwendungsanforderungen komplexer werden, sind primäre Datenindexer und deren standardisierte Indexformate allmählich schwierig, die zunehmend unterschiedlichen Abfragebedürfnisse wie Such-, Cross-Chain-Zugriff oder Datenzuordnung außerhalb der Kette zu erfüllen.

In der modernen Datenpipeline-Architektur ist der „Stream First“ -Ansatz zu einer Lösung für die Einschränkungen der herkömmlichen Batch-Verarbeitung geworden und ermöglicht die Einnahme, Verarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten.Mit diesem Paradigmenwechsel können Unternehmen sofort auf eingehende Daten reagieren, was zu fast sofortigen Einsichten und Entscheidungen führt.In ähnlicher Weise bewegt sich die Entwicklung von Blockchain-Datendienstanbietern auch in Richtung Blockchain-Datenströme. Datenseen, die Datenströme basierend auf Blockchains wie Chainbase und Abzahlung generieren.

Diese Dienste sind so konzipiert, dass sie die Notwendigkeit von Blockchain -Transaktionen in Echtzeit analysieren und umfassendere Abfragemöglichkeiten bieten.So wie die Architektur „Flow First“ die Art und Weise, wie die Datenverarbeitung und der Verbrauch in herkömmlichen Datenpipelines durch Verringerung der Latenz und die Verbesserung der Reaktionsfähigkeit revolutioniert haben, hoffen auch, fortgeschrittenere und reife Datenquellen zu unterstützen und On-On-On-On-On-On-Anwendungsanbieter zu unterstützen. Kettendatenanalyse.

Durch die Perspektive moderner Datenpipelines können wir das volle Potenzial des On-Chain-Managements, der Speicherung und der Bereitstellung von Onkettendaten aus einer völlig neuen Perspektive untersuchen.Wenn wir anfangen, Indexer wie Subgraphen und Etherum ETL als Datenströme in Datenpipelines und nicht als endgültige Ausgaben zu erstellen, können wir uns eine mögliche Welt vorstellen, die Hochleistungsdatensätze für jeden Geschäftsgebrauchsfall anpassen kann.

3 AI + Datenbank?

3.1 Die Grafik

Das Graph-Netzwerk implementiert Multi-Chain-Datenindexierungs- und Abfragedienste über ein dezentrales Knotennetzwerk, das Entwickler dazu fördert, Blockchain-Daten bequem zu indexieren und dezentrale Anwendungen zu erstellen.Das Hauptproduktmodell ist der Markt für die Ausführung von Datenabfragen und den Datenindex -Cache. wird bezahlt, während der Markt für den Datenindex-Cache der Markt ist, auf dem Inodes die Ressourcenzuweisung basierend auf der historischen Indexpopularität des Untergraphen, der angeklagten Abfragegebühr und der Forderung nach der Subgraph-Ausgabe des On-Chain-Kurators mobilisieren.

Subgraphen sind die grundlegenden Datenstrukturen im Graph -Netzwerk.Sie definieren, wie Daten extrahiert und aus einer Blockchain in ein abfragbares Format (z. B. GraphQL -Schema) umgewandelt werden können.Jeder kann Untergraphen erstellen und mehrere Anwendungen können sie wiederverwenden, was die Wiederverwendbarkeit und Effizienz der Daten verbessert.

Die Graph -Produktstruktur (Quelle: das Graph Whitepaper)

Das Graph -Netzwerk besteht aus vier Schlüsselrollen: Indexer, Kurator, Client und Entwickler, die zusammenarbeiten, um Datenunterstützung für Web3 -Anwendungen anzubieten.Hier sind ihre jeweiligen Verantwortlichkeiten:

• Indexer: Der Indexer ist der Knotenbetreiber im Graph -Netzwerk.

• Delegator: Der Delegator ist diejenigen Benutzer, die GRT -Token an Inodes einräumen, um ihre Operationen zu unterstützen.Der Auftraggeber verdient einen Teil der Belohnung durch die Inodes, die sie delegieren.

• Kurator: Der Kurator ist verantwortlich, für die Signale Signale vom Netzwerk indiziert werden sollten.Kuratoren helfen, sicherzustellen, dass wertvolle Untergraphen priorisiert werden.

• Entwickler: Im Gegensatz zu den ersten drei als Lieferanten sind Entwickler die Nachfragen und die Hauptnutzer der Grafik.Sie erstellen und senden Untergraphen an das Graph -Netzwerk und warten darauf, dass das Netzwerk die erforderlichen Daten erfüllt.

Derzeit hat sich die Grafik in einen umfassenden dezentralen Untergraph-Hosting-Service zugewandt, wobei wirtschaftliche Anreize für den Umlauf zwischen verschiedenen Teilnehmern sicherstellen, dass das System ausgeführt wird:

• Inode Rewards: Inode erzielt Einnahmen durch Verbraucherfragebühren und Teil von GRT Token Block Rewards.

• Hauptprämien: Die Schulleiter erhalten teilweise Belohnungen durch die von ihnen unterstützten Inodes.

• Kuratorprämien: Wenn der Kurator einen wertvollen Untergraphen signalisiert, können sie eine teilweise Belohnung von der Abfragegebühr erhalten.

Tatsächlich wachsen die Produkte der Grafik auch in der KI -Welle schnell.Semiotic Labs hat sich als eines der zentralen Entwicklungsteams im Graph -Ökosystem für die Nutzung der KI -Technologie verpflichtet, um die Indexpreise und die Benutzererfahrung zu optimieren.Derzeit haben die von semiotischen Labors entwickelten Autoagora-, Allocation -Optimierer- und Agentc -Tools die Leistung des Ökosystems in vielerlei Hinsicht verbessert.

• Autoagora führt einen dynamischen Preismechanismus ein, um die Preise in Echtzeit basierend auf Abfragevolumen und Ressourcennutzung anzupassen, Preisstrategien zu optimieren und die Wettbewerbsfähigkeit und den Umsatz des Indexers sicherzustellen.

• Allocation Optimizer löst das komplexe Problem der Subgraph -Ressourcenallokation und hilft den Indexern, eine optimale Zuweisung von Ressourcen zu erreichen, um Einnahmen und Leistung zu verbessern.

• AgentC ist ein experimentelles Tool, mit dem Benutzer über natürliche Sprache auf die Blockchain -Daten des Diagramms zugreifen können, wodurch die Benutzererfahrung verbessert wird.

Die Anwendung dieser Tools ermöglicht es dem Diagramm, die AI-Unterstützung zu kombinieren, um die Intelligenz und Benutzerfreundlichkeit des Systems weiter zu verbessern.

3.2 Kettenbasis

Chainbase ist ein Vollketten-Datennetzwerk, das alle Blockchain-Daten in eine Plattform integriert, um den Entwicklern zu erleichtern, Anwendungen leichter zu erstellen und zu pflegen.Zu den einzigartigen Funktionen gehören:

• Echtzeit-Datensee: Chainbase bietet einen Echtzeit-Datensee, der den Blockchain-Datenflüssen gewidmet ist, sodass beim Generieren sofort Daten zugegriffen werden können.

• Doppelkettenarchitektur: Chainbase erstellt eine Ausführungsschicht basierend auf Eigenlayer-AVs und bildet eine parallele Doppelkettenarchitektur mit CometBFT-Konsensus-Algorithmus.Dieses Design verbessert die Programmierbarkeit und Komposition von Cross-Chain-Daten, unterstützt einen hohen Durchsatz, eine geringe Latenz und die Endgültigkeit und verbessert die Netzwerksicherheit durch ein doppeltes Stakelmodell.

• Innovative Datenformatstandards: Chainbase führt einen neuen Datenformatstandard mit dem Namen „Manuskripte“ ein, der die Struktur und Verwendung von Daten in der Verschlüsselungsbranche optimiert.

• Crypto World -Modell: Mit seinen riesigen Blockchain -Datenressourcen kombiniert Chainbase die KI -Modelltechnologie, um ein KI -Modell zu erstellen, das Blockchain -Transaktionen effektiv verstehen, vorhersagen und interagieren kann.Theia, das Basismodell, wurde für die öffentliche Verwendung gestartet.

Diese Funktionen lassen Chainbase im Blockchain-Indexierungsprotokoll hervorheben und konzentriert sich insbesondere auf Echtzeitdaten-Zugänglichkeit, innovative Datenformate und erstellen intelligenteren Modellen für Erkenntnisse durch die Kombination aus On-Ketten- und Off-Chain-Daten.

Das KI -Modell von Chainbase ist ein zentrales Highlight, das es von anderen Data -Service -Protokollen unterscheidet.Theia basiert auf dem von NVIDIA entwickelten DORA-Modell, das Daten- und Off-Chain-Daten und Raum-Zeit-Aktivitäten kombiniert, um Verschlüsselungsmodi zu erlernen und zu analysieren und durch kausale Begründung zu reagieren, wodurch der potenzielle Wert und die Gesetze von Onketten tief untersucht werden Daten und den Benutzern intelligentere Datendienste.

AI-fähige Datendienste machen Chainbase nicht mehr nur eine Blockchain-Datenservice-Plattform, sondern einen wettbewerbsfähigeren intelligenten Datendienstanbieter.Durch leistungsstarke Datenressourcen und proaktive Analyse von AI kann Chainbase breitere Datenerkenntnisse liefern und die Datenverarbeitungsprozesse der Benutzer optimieren.

3.3 Platz und Zeit

Space and Time (SXT) zielt darauf ab, eine überprüfbare Rechenschicht zu erstellen, die den Beweis von Null-Kenntnissen auf dezentrale Datenlager erweitert, um vertrauenswürdige Datenverarbeitung für intelligente Verträge, Großsprachenmodelle und Unternehmen bereitzustellen.Space and Time hat in ihrer Serie -A -Runde, die von Framework Ventures, Lightspeed Fraktion, Arrington Capital und Hivemind Capital geleitet wird, eine letzte Runde von 20 Millionen US -Dollar erhalten.

Im Bereich der Datenindexierung und -überprüfung hat Platz und Zeit einen neuen technologischen Pfad eingeführt – den Nachweis von SQL.Dies ist eine innovative Null-Knowledge-Proof-Technologie (ZKP), die nach Raum und Zeit entwickelt wurde, um sicherzustellen, dass SQL-Abfragen, die auf dezentralen Data-Lagerhäusern ausgeführt werden, manipulationssicher und überprüfbar sind.Beim Ausführen einer Abfrage erzeugt der Nachweis von SQL einen verschlüsselten Beweis, der die Integrität und Genauigkeit der Abfrageergebnisse überprüft.Dieser Beweis ist den Abfragergebnissen beigefügt, so dass jeder Verifizierer (z. B. intelligente Verträge usw.) unabhängig bestätigen kann, dass die Daten während der Verarbeitung nicht manipuliert wurden.Herkömmliche Blockchain -Netzwerke stützen sich normalerweise auf Konsensmechanismen, um die Authentizität von Daten zu überprüfen, und der Nachweis von SQL im Raum und der Zeitpunkt implementiert eine effizientere Möglichkeit, Daten zu überprüfen.Insbesondere in Raum- und Zeitsystemen ist ein Knoten für die Datenerfassung verantwortlich, während andere Knoten die Authentizität der Daten über die ZK -Technologie überprüfen.Diese Methode ändert den Ressourcenverlust mehrerer Knoten, die dieselben Daten im Konsensmechanismus wiederholt indizieren und schließlich einen Konsens erreichen, um die Daten zu erhalten, wodurch die Gesamtleistung des Systems verbessert wird.Mit dieser Technologie hat sie einen Sprungbrett für eine Reihe traditioneller Branchen geschaffen, die sich auf die Datenzuverlässigkeit konzentrieren, um Datenstrukturprodukte auf Blockchain zu verwenden.

Gleichzeitig hat SXT eng mit Microsoft AI Joint Innovation Lab zusammengearbeitet, um die Entwicklung integrierter KI -Tools zu beschleunigen, um den Benutzern die Verarbeitung von Blockchain -Daten durch natürliche Sprache zu erleichtern.Derzeit können Benutzer im Raum und in Time Studio natürliche Sprachabfragen eingeben, und AI wandelt sie automatisch in SQL um und führt Abfrageanweisungen im Namen des Benutzers aus, um das Endergebnis zu präsentieren, das der Benutzer benötigt.

3.4 Differenzvergleich

Schlussfolgerung und Aussicht

Zusammenfassend hat sich die Blockchain-Datenindexierungstechnologie aus der anfänglichen Knotendatenquelle durch Datenanalyse und Indexerentwicklung entwickelt und schließlich zu AI-fähigen Vollkettendatendiensten entwickelt und hat einen allmählichen Verbesserungsprozess durchlaufen.Die kontinuierliche Entwicklung dieser Technologien verbessert nicht nur die Effizienz und Genauigkeit des Datenzugriffs, sondern verleiht den Benutzern auch eine beispiellose intelligente Erfahrung.

Mit der kontinuierlichen Entwicklung neuer Technologien wie AI-Technologie und Null-Wissen-Proof werden Blockchain Data Services weiter intelligent und sicher sein.Wir haben Grund zu der Annahme, dass Blockchain -Datendienste in Zukunft weiterhin eine wichtige Rolle als Infrastruktur spielen und eine starke Unterstützung für den Fortschritt und die Innovation in Branchen bieten werden.