區塊鏈數據索引技術的演進：從原始節點到 AI 驅動的全鏈數據服務

1. 引言

從 2017 年的首批去中心化應用開始，到如今各種區塊鏈上的金融、遊戲和社交應用百花齊放，我們是否曾思考過這些應用在交互中採用的各類數據的來源？

2024 年，AI 與 Web3 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源泉。正如植物需要陽光和水分才能茁壯成長，AI 系統同樣依賴海量的數據來不斷"學習"和"思考"。沒有數據，AI 的算法再精妙也無法發揮其應有的智能與效能。

本文將從區塊鏈數據可訪問性的角度，深入分析行業發展過程中區塊鏈數據索引的演變，並對比老牌數據索引協議與新興的區塊鏈數據服務協議，特別探討結合 AI 技術的新晉協議在數據服務與產品架構特色的異同。

2. 數據索引的繁與簡：從區塊鏈節點到全鏈數據庫

2.1 數據源頭：區塊鏈節點

區塊鏈被描述爲去中心化的記帳本。區塊鏈節點是整個網路的基礎，負責記錄、存儲和傳播鏈上所有交易數據。每個節點都擁有一份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，需要專業技術能力和高昂成本。

爲解決這一問題，遠程過程調用（RPC）節點提供商應運而生。這些提供商負責節點的成本和管理，通過 RPC 端點提供數據。用戶無需自建節點即可訪問區塊鏈數據。公共 RPC 端點雖然免費，但有速率限制。私有 RPC 端點提供更好的性能，但對復雜數據查詢效率低下。節點提供商標準化的 API 接口爲用戶訪問鏈上數據提供了更低的門檻。

2.2 數據解析：從原型數據到可用數據

從區塊鏈節點獲取的數據往往是經過加密和編碼處理的原始數據。這些數據雖然保留了區塊鏈的完整性和安全性，但其復雜性增加了數據解析的難度。對普通用戶或開發者來說，直接處理這些原型數據需要大量技術知識和計算資源。

數據解析過程在這一背景下顯得尤爲重要。通過將復雜的原型數據轉換爲更易理解和操作的格式，用戶可以更直觀地理解和利用這些數據。數據解析的成功與否直接決定了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一步。

2.3 數據索引器的演進

隨着區塊鏈數據量的增加，數據索引器的需求日益增長。索引器在組織鏈上數據並將其發送到數據庫以便於查詢方面起着重要作用。索引器的工作原理是索引區塊鏈數據並通過類似於 SQL 的查詢語言使其隨時可用。通過提供統一的查詢界面，索引器允許開發人員使用標準化查詢語言快速準確地檢索所需信息。

不同類型的索引器通過各種方式優化數據檢索：

1. 完整節點索引器：直接從完整區塊鏈節點提取數據，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：依靠完整節點根據需要獲取特定數據，減少存儲要求但可能增加查詢時間。
3. 專用索引器：針對某些類型的數據或特定區塊鏈，優化特定用例的檢索。
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，提供統一的查詢界面。

目前，主流索引器協議不僅支持多鏈索引，還針對不同應用的數據需求定制了數據解析框架。

索引器的出現大大提升了數據的索引和查詢效率。與傳統的 RPC 端點相比，索引器可以高效地索引大量數據，並支持高速查詢。這些索引器允許用戶執行復雜的查詢，輕鬆過濾數據，並在提取後進行分析。此外，一些索引器還支持聚合來自多個區塊鏈的數據源。通過在多個節點上分布式運行，索引器不僅提供了更強的安全性和性能，也減少了集中式 RPC 提供商可能帶來的中斷和停機風險。

2.4 全鏈數據庫：向流優先對齊

使用索引節點查詢數據通常意味着 API 成爲消化鏈上數據唯一門戶。然而，當項目進入擴展階段時，往往需要更靈活的數據源。隨着應用需求的復雜化，初級數據索引器與其標準化的索引格式逐漸難以滿足越來越多樣化的查詢需求。

在現代數據管道架構中，"流優先"方法已成爲解決傳統批處理局限性的一種方案，能夠實現實時的數據攝取、處理和分析。區塊鏈數據服務提供商的發展也正朝着構建區塊鏈數據流的方向前進，傳統索引器服務商均陸續推出了以數據流方式獲取實時區塊鏈數據的產品。

這些服務旨在解決對區塊鏈交易進行實時解析和提供更全面查詢能力的需求。通過現代數據管道的視角重新定義鏈上數據的挑戰，我們得以從全新的角度看待鏈上數據的管理、存儲和提供的全部潛力。

3. AI + Database? 深入對比數據索引協議

3.1 The Graph

The Graph 網路通過去中心化的節點網路實現多鏈數據索引和查詢服務，促進開發者便捷地索引區塊鏈數據並構建去中心化應用。其主要產品模式爲數據查詢執行市場和數據索引緩存的市場。

子圖是 The Graph 網路中的基礎數據結構，定義了如何從區塊鏈中提取並轉換數據爲可查詢的格式。任何人都可以創建子圖，且多個應用可以重復使用這些子圖。

The Graph 網路由索引器、策展人、委托人和開發者四個關鍵角色構成，他們共同爲 web3 應用提供數據支持。

目前 The Graph 已轉向全面的去中心化子圖托管服務，不同參與方之間有流通的經濟激勵確保系統運轉。

The Graph 的產品也在 AI 浪潮中迅速發展。Semiotic Labs 開發的 AutoAgora、Allocation Optimizer 和 AgentC 工具分別在多個方面提升了生態系統的性能。

3.2 Chainbase

Chainbase 是一個全鏈數據網路，將所有區塊鏈數據整合到一個平台。其獨特功能包括：

• 實時數據湖
• 雙鏈架構
• 創新數據格式標準
• 加密世界模型

這些功能使 Chainbase 在區塊鏈索引協議中脫穎而出，尤其注重實時數據的可訪問性、創新的數據格式，以及通過鏈上和鏈下數據的結合，創建更智能的模型以提升洞察力。

Chainbase 的 AI 模型 Theia 是其區別於其他數據服務協議的關鍵亮點。Theia 基於 NVIDIA 開發的 DORA 模型，結合鏈上和鏈下數據以及時空活動，學習並分析加密模式，並通過因果推理做出響應。

3.3 Space and Time

Space and Time (SxT) 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。

SxT 引入了 Proof of SQL 技術，這是一種創新零知識證明技術，確保在去中心化數據倉庫上執行的 SQL 查詢是防篡改的和可驗證的。這種方式改變了共識機制下多個節點重復索引相同數據的資源損耗，提升了系統的整體性能。

SxT 還與微軟 AI 聯合創新實驗室密切合作，加速研發生成式 AI 工具，方便用戶更輕鬆地通過自然語言處理區塊鏈數據。

結論與展望

區塊鏈數據索引技術從最初的節點數據源頭，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，經歷了一個逐步完善的過程。這些技術的不斷演進，不僅提高了數據訪問的效率和準確性，還爲用戶帶來了前所未有的智能化體驗。

隨着 AI 技術和零知識證明等新技術的不斷發展，區塊鏈數據服務將進一步智能化和安全化。區塊鏈數據服務將在未來作爲基礎設施繼續發揮重要作用，爲行業的進步和創新提供有力支持。