链上数据分析平台的差异化定位和性能对比

本文汇总了我对 Dune、Flipside、Transpose、Footprint 和 BigQuery 五家链上数据分析平台的研究,并对它们在加密生态系统中的定位和性能进行了测评。

本文汇总了我对 Dune、Flipside、Transpose、Footprint 和 BigQuery 五家链上数据分析平台的研究,并对它们在加密生态系统中的定位和性能进行了测评。

五个我常用的链上数据分析平台

Dune

链上数据分析平台的差异化定位和性能对比

特色:数据仪表盘功能

缺点:难从网站上直接获取数据

数据查询语言:V1—PostgresSQL | V2—Spark SQL

推特粉丝量:79.7 k

Dune Analytics 在采用和增长方面明显领先。于 2018 年在挪威成立的 Dune,很早就意识到对可访问的链上数据的需求,他们在牛市和熊市的轮回中坚持构建,产生了特定的用户基础,并在 2022 年 2 月融资 6942 万美元,估值达到 10 亿美元。

Dune 主要专注于分析和数据仪表盘。如果你了解 SQL(数据库管理系统)并熟悉加密货币,那么通过 Dune 简单的用户界面可以在几分钟内轻松开始查询、绘图、仪表盘和共享数据。

尽管他们最近宣布在 2022 年 9 月的 Dunecon 活动上发布他们的 API,但在支持界面之外的分析方面,Dune 还有很多需要改进的地方。除非你想为 Dune Pro 每月支付 390 美元的费用来导出 CSV 文件,否则你只能请求访问 API 的内测版本或等待完整的公开发行版本(根据他们的文档,预计在 2022 年 12 月,但价格尚未公开)。

Dune 还推出了 Dune V2,它利用 Apache Spark(分析引擎)处理更大范围的查询,并在用户界面中支持跨链查询。

Flipside

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特色:ShroomDK(基于 NFT 的 SDK,可编程查询访问全面的区块链数据)

缺点:浏览器内用户体验

数据查询语言:Snowflake(推特开源的高性能 ID 生成算法)

推特粉丝量:40 k

Flipside 于 2017 年在美国成立,与 Dune 一样,在牛市和熊市轮回中坚守。虽然 Flipside 也提供对加密数据和仪表盘功能的简单访问,但他们的重点是赏金和多链集成。Flipside 将赏金放在了网站的最显眼之处,而 Dune 网站上的赏金一栏则比较低调。

Flipside 也一直是 ShroomDK*SDK 的创新者,它为任何持有 ShroomDK NFT 的人提供免费的 API 访问他们所有的数据。ShroomDK NFT 可以像任何其他 NFT 一样铸造或购买,但每个 NFT 都绑定到一个 API Key,用户可以使用该 API Key 查询 Flipsides 数据。

Flipside 通过其 API 专注于赏金和可访问性这一点这对于数据社区来说非常重要,但其用户界面仍有很大的改进空间。虽然 Flipside 为仪表盘提供了一个强大的工具集,但其体验却远不如 Dune,我见过的一些仪表盘比 Dune 的仪表盘更强大,但其界面和用户体验却落后于前者。最重要的是,大型查询会使浏览器卡顿。

Transpose

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特色:低延迟

缺点:访问旧的保存查询的途径

数据查询语言:Transpose SQL

推特粉丝量:3 k

Transpose 凭借其独特的用户界面和索引器关注度掀起了波澜。成立于 2021 年的 “小而年轻” 团队专注于其 API。

Transpose 专注于其 API 和最新数据。该项目希望通过 API 的形式批量提供用户可读的区块链数据,以解决开发者正面临的数据访问难题,进而推进整个 Web3 生态的开发效率。他们还专注于清晰的数据组织——按结算层、资产层和协议层组织表格。此外,没有任何分析或绘图工具,突出了他们关注 builder 而非分析师。

Transpose 显然还很年轻,还有很多需要改进的地方,能够轻松保存和访问查询将是一个巨大的优势。用户界面看起来很酷,但因此会带来一些不便。

Footprint

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特色:支持的链数

缺点:用户体验

数据查询语言:MySQL

推特粉丝量:12 k

总部位于新加坡的 Footprint Analytics 成立于 2021 年,同样为加密数据分析师提供查询、绘图和仪表盘工具。他们的支持链的扩展列表使得从加密领域的多个参与者收集数据很容易,加上他们提供自己的研究结果和 NFT 系列。Footprint 还有一个付费 API,它具有多个定价层(包括免费),可以访问所有数据。

在用户体验方面,Footprint 稍微落后于其他产品。虽然它们确实支持一些独特的链,但其界面并不是很直观。

BigQuery

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特色:速度

缺点:不是加密原生产品

数据查询语言:ANSI SQL

像谷歌这样的公司也开始支持加密社区。谷歌 BigQuery 于 2011 年推出,是为快速查询海量数据集而构建的,这体现在它们的性能上。BigQuery 的用例和意图远远超出了加密领域,他们所拥有的加密数据庞大。当然,它首先是作为一个查询引擎构建的,不提供其他引擎所具有的分析功能,如可视化和仪表盘。此外,BigQuery 不提供任何特定于项目的解析数据,只提供诸如交易、区块和日志等核心协议数据。

链上数据分析平台的性能

下面我将评估每个平台的数据处理、最新区块、连接速度和支持的链数。

数据处理

为了分析数字处理功能,我在所有平台上运行了一个相似的查询。该查询只是返回 10 月 15 日至 10 月 22 日之间收到最多交易的前 100 个地址。每个平台使用相同的时区,以确保得到它们在相同的时间段内的数据。

链上数据分析平台的差异化定位和性能对比

Flipside 与 BigQuery 的竞争令人印象深刻。从 Dune V1 到 Dune V2 的显著改进也很有趣。但 Transpose 超时了,这可能是由于他们没有优先级分析。如果使用这些类型的查询可以提高性能,对用户来说将是一件好事。

最新区块

接下来,我研究了每个平台上的延迟。为此,我查询了每个平台上最新的以太坊区块。我尽我最大的努力使这尽可能一致,然而,我不能在完全相同的时间运行这些所有平台。

链上数据分析平台的差异化定位和性能对比

Transpose 的定位是索引器,而不是分析平台。当我执行此测试时,Transpose 返回的区块是当时最新的区块。另一个需要注意的是,在两个测试之间,Flipside、Dune V2 和 Footprint 没有新的输出。他们很可能会分区块上传数据,这意味着根据你的查询时间,结果可能会有很大的差异。

连接速度

为了测试连接速度,我查询了区块 15833400 和 15833500 之间的所有区块,并连接了这些区块中的所有交易。对于所有的平台,我记录了它所花费的时间和返回的区块行数。

链上数据分析平台的差异化定位和性能对比

Transpose 是最快的查询,然而,输出被限制。排在第二的 BigQuery 显然是最快的,其次是 Flipside,然后是 Dune V2。Footprint 没有区块表格,所以我无法测试查询。Dune V1 到 V2 进行了改进,但 Flipside 在性能上仍然超过了他们。

支持的链数

虽然这不是一个性能指标,但支持的链的数量也是使用分析平台的用户对象以及使用原因的主要驱动因素。我使用下面来自 @primo_data 的图表来查看谁支持的链最多。Transpose 没有出现在原始推文中,它们目前只支持以太坊和 Polygon。

根据上表,以下平台支持的链最多,依次为:Footprint(19)、Flipside(16)、BigQuery(13)、Dune(8)和 Transpose(2)。

链上数据分析平台的差异化定位和性能对比

总结

在整个分析过程中,各平台都非常不同。考虑到不同的界面、优先级和性能的可变性,对于我理想的分析工具,我得出以下结论:

共享分析结果(选择 Dune):如果你的目标是分享分析结果,Dune 无疑是你的最佳选择。虽然没有量化衡量,但他们的仪表盘工具比其他工具更好、更流畅。围绕 Dune 的社区将其定位为合成和分享链上分析的首选平台。

性能(选择 Flipside):在连接速度和数据分析两方面进行评估时,Flipside 始终优于 Dune。尽管 Flipside 在 BigQuery 的竞争中表现不佳,但 Flipside 支持智能合约的链和加密原生表格的庞大列表领先他人,Flipside 将继续优先维护和共享以加密为重点的表格。如果倾向快速运行的查询速度,那么 Flipside 是你的不二选择。

链延迟(选择 Transpose):尽管 Transpose 是新晋选手,而且只在以太坊上,但 Transpose 确实让我震惊,因为它们从链中收集最新数据的速度之快。如果你是一个需要最新数据进行任何报告或可视化的 builder,那么应该尝试一下 Transpose。

多链(选择 Footprint 或 Flipside):Footprint 和 Flipsite 可访问更多的链。如果你要优先查看更多的链,那么 Flipside 或 Footprint 应该可以满足你的要求。几乎所有你关心的链都被他们覆盖了。

随着加密数据深度的不断增长,我们可能会继续看到新的参与者带着自己独特的用例和性能进入这个领域。在此之前需要注意的是,每个平台都有自己的学习曲线,对于 90% 的爱好者来说,使用你最熟悉的平台是最好的选择。

(声明:请读者严格遵守所在地法律法规,本文不代表任何投资建议)

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上一篇 2022年11月4日 上午11:15
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