區塊鏈數據索引技術的演進：從節點到全鏈數據庫

1. 引言

從2017年首批dApp問世至今，區塊鏈應用已呈現百花齊放之勢。在人工智能與Web3成爲焦點的2024年，數據對AI系統的重要性不言而喻。本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程，並對比分析傳統數據索引協議與新興區塊鏈數據服務協議在數據服務和產品架構上的異同。

2. 數據索引的演變：從區塊鏈節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭：區塊鏈節點

區塊鏈節點作爲去中心化網路的基礎，承擔着記錄、存儲和傳播鏈上交易數據的重任。然而，普通用戶難以自建和維護節點，因此通常依賴第三方服務。RPC節點提供商應運而生，通過RPC端點提供數據訪問服務。盡管如此，RPC端點在復雜數據查詢方面仍存在效率低下的問題。

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，直接使用這些數據對普通用戶和開發者而言具有相當難度。數據解析過程的重要性由此凸顯，它將復雜的原始數據轉換爲更易理解和操作的格式，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。索引器通過組織鏈上數據並將其存入數據庫，使用類似SQL的查詢語言（如GraphQL）提供數據訪問服務。不同類型的索引器包括完整節點索引器、輕量級索引器、專用索引器和聚合索引器，各自針對不同場景進行了優化。

與傳統RPC端點相比，索引器在數據索引和查詢效率方面有顯著提升。它們支持復雜查詢、數據過濾和分析，有些還能聚合多鏈數據，極大地簡化了多鏈應用的開發流程。

2.4 全鏈數據庫：向流優先對齊

隨着應用需求日益復雜，標準化API難以滿足多樣化的查詢需求。區塊鏈數據服務提供商開始採用"流優先"方法，構建區塊鏈數據流，以實現實時數據攝取、處理和分析。這種方法使得組織能夠幾乎即時地對數據做出響應，從而提升決策效率。

3. AI + Database：深入對比The Graph、Chainbase和Space and Time

3.1 The Graph

The Graph通過去中心化節點網路提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品模式包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場。網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個關鍵角色組成，通過經濟激勵確保系統運轉。

近期，The Graph生態系統引入了多個AI驅動的工具，如AutoAgora、Allocation Optimizer和AgentC，以優化索引定價、資源分配和用戶查詢體驗。

3.2 Chainbase

Chainbase作爲全鏈數據網路，整合了所有區塊鏈數據。其特色包括實時數據湖、基於Eigenlayer AVS的雙鏈架構、創新的"manuscripts"數據格式標準，以及結合AI模型技術打造的加密世界模型Theia。

Theia基於NVIDIA的DORA模型，通過結合鏈上和鏈下數據，深入分析加密模式，爲用戶提供智能化的數據服務。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT) 致力於打造可驗證的計算層，通過Proof of SQL技術實現去中心化數據倉庫上的零知識證明。這種創新方法確保SQL查詢結果的完整性和準確性，爲智能合約、大語言模型和企業提供可信的數據處理服務。

SxT還與微軟AI聯合創新實驗室合作，開發生成式AI工具，簡化用戶通過自然語言處理區塊鏈數據的過程。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術經歷了從節點數據源頭到AI賦能全鏈數據服務的演進過程。未來，隨着AI技術和零知識證明等新技術的發展，區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化，繼續作爲基礎設施支持行業創新。