區塊鏈數據索引技術的演進與未來展望

1. 引言

從最早期的區塊鏈應用到如今百花齊放的金融、遊戲與社交 dApp，區塊鏈生態系統經歷了巨大的變革。在這個過程中，dApp 交互所依賴的數據源頭逐漸成爲業內關注的焦點。

2024 年，AI 與 Web3 的融合成爲熱點話題。在人工智能領域，數據就像是其成長與進化的生命之源。正如植物需要陽光和水分才能茁壯成長，AI 系統同樣依賴海量數據來不斷學習和思考。沒有數據支撐，再精妙的 AI 算法也難以發揮其應有的智能與效能。

本文將深入探討區塊鏈數據可訪問性的發展歷程，分析行業中數據索引技術的演變，並對比幾個主要的數據索引協議，特別關注新興協議如何利用 AI 技術優化數據服務和產品架構。

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

區塊鏈常被描述爲去中心化的記帳本。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。每個節點都保存完整的區塊鏈數據副本，確保網路的去中心化特性。然而，對普通用戶而言，自建和維護節點並非易事，不僅需要專業技能，還涉及高昂的硬件和帶寬成本。此外，普通節點的查詢能力有限，難以滿足開發人員的需求。

爲解決這一問題，RPC 節點提供商應運而生。它們承擔節點的成本和管理，通過 RPC 端點提供數據服務。公共 RPC 端點雖然免費，但存在速率限制，可能影響 dApp 的用戶體驗。私有 RPC 端點提供更好的性能，但對於復雜查詢效率較低，且難以擴展和跨網路兼容。盡管如此，節點提供商標準化的 API 接口降低了用戶訪問鏈上數據的門檻，爲後續數據解析和應用奠定了基礎。

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，雖然保證了數據的完整性和安全性，但增加了解析難度。對普通用戶和開發者來說，直接處理這些數據需要大量技術知識和計算資源。

數據解析過程在此背景下變得尤爲重要。通過將復雜的原始數據轉換爲更易理解和操作的格式，用戶可以更直觀地利用這些數據。解析的質量直接影響區塊鏈數據應用的效率和效果，是整個數據索引流程中的關鍵環節。

2.3 數據索引器的發展

隨着區塊鏈數據量激增，數據索引器的需求日益突出。索引器的主要功能是組織鏈上數據並將其存入數據庫以便查詢。它們通過索引區塊鏈數據，並提供類似 SQL 的查詢語言（如 GraphQL）接口，使數據隨時可用。這種統一的查詢界面讓開發人員能夠快速準確地檢索所需信息，大大簡化了整個過程。

不同類型的索引器各有優勢：

1. 完整節點索引器：直接從完整節點提取數據，確保數據完整準確，但需要大量存儲和處理能力。
2. 輕量級索引器：依賴完整節點獲取特定數據，減少存儲需求但可能增加查詢時間。
3. 專用索引器：針對特定類型數據或區塊鏈優化，如 NFT 數據或 DeFi 交易。
4. 聚合索引器：從多個區塊鏈和來源提取數據，包括鏈下信息，提供統一查詢界面，適用於多鏈 dApp。

目前，以太坊檔案節點在不同客戶端下的存儲需求從 3TB 到 13.5TB 不等，且隨區塊鏈增長而持續增加。面對如此龐大的數據量，主流索引器協議不僅支持多鏈索引，還針對不同應用需求定制了數據解析框架。

索引器的出現顯著提升了數據索引和查詢效率。與傳統 RPC 端點相比，索引器能高效處理大量數據，支持復雜查詢和數據過濾。某些索引器還支持聚合多鏈數據源，避免多鏈 dApp 需部署多個 API 的問題。通過分布式運行，索引器提供了更強的安全性和性能，減少了集中式 RPC 提供商可能帶來的中斷風險。

2.4 全鏈數據庫：向流優先對齊

隨着項目規模擴大，標準化 API 難以滿足日益復雜的查詢需求，如搜索、跨鏈訪問或鏈下數據映射。現代數據管道架構中的"流優先"方法成爲解決傳統批處理局限性的方案，實現實時數據處理和分析。

區塊鏈數據服務提供商也朝着構建數據流的方向發展。傳統索引器服務商推出了實時區塊鏈數據流產品，如某協議的 Substreams 和某公司的 Mirror。同時，新興服務商如某數據平台和某協議也提供基於區塊鏈生成的實時數據湖。

這些服務旨在解決實時解析區塊鏈交易和提供全面查詢能力的需求。通過現代數據管道的視角重新審視鏈上數據管理，我們可以探索更多數據存儲和利用的可能性。將子圖和以太坊 ETL 等索引器視爲數據流而非最終輸出，爲定制高性能數據集開闢了新的可能。

3. AI 與數據庫的結合：主要協議對比

3.1 某去中心化索引協議

該協議通過去中心化節點網路提供多鏈數據索引和查詢服務。其核心產品包括數據查詢執行市場和數據索引緩存市場，服務於用戶的查詢需求。

協議的基礎數據結構是"子圖"，定義了如何從區塊鏈提取和轉換數據爲可查詢格式。網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個角色構成，通過經濟激勵確保系統運轉。

該協議近期在 AI 應用方面有所突破。生態系統核心開發團隊開發了多個 AI 工具，如動態定價機制、資源分配優化器和自然語言查詢工具，提升了系統智能化和用戶友好度。

3.2 某全鏈數據網路

這是一個整合所有區塊鏈數據的平台，提供實時數據湖、雙鏈架構、創新數據格式標準和加密世界模型等特色功能。

該平台基於某技術構建執行層，與某共識算法形成並行的雙鏈架構，增強了跨鏈數據的可編程性和可組合性。平台引入了名爲"manuscripts"的新數據格式標準，優化了加密行業數據的結構化和利用。

平台結合 AI 模型技術，打造了能夠理解、預測區塊鏈交易並與之交互的 AI 模型。目前已推出基礎版模型供公衆使用，該模型基於某公司開發的技術，結合鏈上和鏈下數據以及時空活動，深入挖掘鏈上數據的潛在價值和規律。

3.3 某可驗證計算層

該項目旨在打造可驗證的計算層，在去中心化數據倉庫上擴展零知識證明，爲智能合約、大語言模型和企業提供可信的數據處理。

項目引入了創新的零知識證明技術，確保在去中心化數據倉庫上執行的 SQL 查詢是防篡改和可驗證的。這種技術改變了傳統區塊鏈網路依賴共識機制驗證數據真實性的方式，提升了系統整體性能。

項目與某大型科技公司 AI 實驗室合作，研發生成式 AI 工具，簡化用戶通過自然語言處理區塊鏈數據的過程。用戶可以輸入自然語言查詢，AI 自動轉換爲 SQL 並執行查詢，呈現最終結果。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術經歷了從節點數據源頭，到數據解析和索引器，再到 AI 賦能的全鏈數據服務的演進過程。這一過程不斷提高了數據訪問的效率和準確性，爲用戶帶來更智能化的體驗。

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。作爲基礎設施，這些服務將繼續爲行業進步和創新提供重要支持。