鏈上數據分析平臺的差異化定位和性能對比_PSI

本文匯總了我對Dune、Flipside、Transpose、Footprint和BigQuery五家鏈上數據分析平臺的研究，并對它們在加密生態系統中的定位和性能進行了測評。五個我常用的鏈上數據分析平臺

Dune

特色：數據儀表盤功能缺點：難從網站上直接獲取數據數據查詢語言：V1—PostgresSQL|V2—SparkSQL推特粉絲量：79.7kDuneAnalytics在采用和增長方面明顯領先。于2018年在挪威成立的Dune，很早就意識到對可訪問的鏈上數據的需求，他們在牛市和熊市的輪回中堅持構建，產生了特定的用戶基礎，并在2022年2月融資6942萬美元，估值達到10億美元。Dune主要專注于分析和數據儀表盤。如果你了解SQL并熟悉加密貨幣，那么通過Dune簡單的用戶界面可以在幾分鐘內輕松開始查詢、繪圖、儀表盤和共享數據。盡管他們最近宣布在2022年9月的Dunecon活動上發布他們的API，但在支持界面之外的分析方面，Dune還有很多需要改進的地方。除非你想為DunePro每月支付390美元的費用來導出CSV文件，否則你只能請求訪問API的內測版本或等待完整的公開發行版本。Dune還推出了DuneV2，它利用ApacheSpark處理更大范圍的查詢，并在用戶界面中支持跨鏈查詢。Flipside

Arkham與波場達成合作，預計將很快支持TRON鏈上數據:5月11日消息，區塊鏈數據監控平臺Arkham發推稱，平臺目前暫不支持TRON網絡，但已與波場建立合作關系，預計將很快對其進行支持。此外，用戶可以在Arkham上追蹤孫宇晨的錢包地址，其地址持有stETH、USDD以及大量低市值項目代幣。[2023/5/11 14:57:23]

特色：ShroomDK缺點：瀏覽器內用戶體驗數據查詢語言：Snowflake推特粉絲量：40kFlipside于2017年在美國成立，與Dune一樣，在牛市和熊市輪回中堅守。雖然Flipside也提供對加密數據和儀表盤功能的簡單訪問，但他們的重點是賞金和多鏈集成。Flipside將賞金放在了網站的最顯眼之處，而Dune網站上的賞金一欄則比較低調。Flipside也一直是ShroomDK*SDK的創新者，它為任何持有ShroomDKNFT的人提供免費的API訪問他們所有的數據。ShroomDKNFT可以像任何其他NFT一樣鑄造或購買，但每個NFT都綁定到一個APIKey，用戶可以使用該APIKey查詢Flipsides數據。Flipside通過其API專注于賞金和可訪問性這一點這對于數據社區來說非常重要，但其用戶界面仍有很大的改進空間。雖然Flipside為儀表盤提供了一個強大的工具集，但其體驗卻遠不如Dune，我見過的一些儀表盤比Dune的儀表盤更強大，但其界面和用戶體驗卻落后于前者。最重要的是，大型查詢會使瀏覽器卡頓。Transpose

紐約聯儲完成鏈上數字美元測試:金色財經報道，紐約聯邦儲備銀行的一個辦公室已經完成了對中央銀行數字貨幣進行批發、跨境交易的測試，在不同的區塊鏈上將美元數字美元與實驗性外幣交換。紐約聯儲表示，CBDC可以將外匯交易速度降低至10秒。[2022/11/5 12:18:37]

特色：低延遲缺點：訪問舊的保存查詢的途徑數據查詢語言：TransposeSQL推特粉絲量：3kTranspose憑借其獨特的用戶界面和索引器關注度掀起了波瀾。成立于2021年的“小而年輕”團隊專注于其API。Transpose專注于其API和最新數據。該項目希望通過API的形式批量提供用戶可讀的區塊鏈數據，以解決開發者正面臨的數據訪問難題，進而推進整個Web3生態的開發效率。他們還專注于清晰的數據組織——按結算層、資產層和協議層組織表格。此外，沒有任何分析或繪圖工具，突出了他們關注builder而非分析師。Transpose顯然還很年輕，還有很多需要改進的地方，能夠輕松保存和訪問查詢將是一個巨大的優勢。用戶界面看起來很酷，但因此會帶來一些不便。Footprint

鏈上數據：投資者正在加倍看跌:10月23日消息，據Game of Trades鏈上數據發推表示，SP500記錄顯示，投資者正在加倍看跌，SP500記錄了最高數量的看跌期權。[2022/10/23 16:36:13]

特色：支持的鏈數缺點：用戶體驗數據查詢語言：MySQL推特粉絲量：12k總部位于新加坡的FootprintAnalytics成立于2021年，同樣為加密數據分析師提供查詢、繪圖和儀表盤工具。他們的支持鏈的擴展列表使得從加密領域的多個參與者收集數據很容易，加上他們提供自己的研究結果和NFT系列。Footprint還有一個付費API，它具有多個定價層，可以訪問所有數據。在用戶體驗方面，Footprint稍微落后于其他產品。雖然它們確實支持一些獨特的鏈，但其界面并不是很直觀。BigQuery

特色：速度缺點：不是加密原生產品數據查詢語言：ANSISQL像谷歌這樣的公司也開始支持加密社區。谷歌BigQuery于2011年推出，是為快速查詢海量數據集而構建的，這體現在它們的性能上。BigQuery的用例和意圖遠遠超出了加密領域，他們所擁有的加密數據龐大。當然，它首先是作為一個查詢引擎構建的，不提供其他引擎所具有的分析功能，如可視化和儀表盤。此外，BigQuery不提供任何特定于項目的解析數據，只提供諸如交易、區塊和日志等核心協議數據。鏈上數據分析平臺的性能

鏈上數據：比特幣觸底期間，鯨魚進行大量交易:2月26日消息，在周四俄羅斯對烏克蘭宣戰后，比特幣跌破3.5萬美元大關。然而自那以后，BTC大幅反彈，目前的交易價格約為3.9萬美元。

值得注意的是，根據鏈上分析平臺Santiment的數據，在此期間，隨著價格觸底，比特幣“鯨魚”在這個區間內進行了大量的交易。其中10萬美元以上和100萬美元以上的交易數量達到了一個月來的最高水平。有趣的是，比特幣鯨魚交易上一次達到峰值是在1月24日，當時比特幣價格即將觸底，隨后再次上漲。（Finbold）[2022/2/26 10:18:08]

下面我將評估每個平臺的數據處理、最新區塊、連接速度和支持的鏈數。數據處理

為了分析數字處理功能，我在所有平臺上運行了一個相似的查詢。該查詢只是返回10月15日至10月22日之間收到最多交易的前100個地址。每個平臺使用相同的時區，以確保得到它們在相同的時間段內的數據。

Flipside與BigQuery的競爭令人印象深刻。從DuneV1到DuneV2的顯著改進也很有趣。但Transpose超時了，這可能是由于他們沒有優先級分析。如果使用這些類型的查詢可以提高性能，對用戶來說將是一件好事。最新區塊

分析師：鏈上數據轉為看漲 現在是重新買入的好時機:加密貨幣分析師Willy Woo發推稱，局部鏈上數據轉為看漲（看看接下來的幾周的情況），我并不是說現在已經觸底，盡管可能已經發生。現在是重新買入的好時機。[2020/9/6]

接下來，我研究了每個平臺上的延遲。為此，我查詢了每個平臺上最新的以太坊區塊。我盡我最大的努力使這盡可能一致，然而，我不能在完全相同的時間運行這些所有平臺。

Transpose的定位是索引器，而不是分析平臺。當我執行此測試時，Transpose返回的區塊是當時最新的區塊。另一個需要注意的是，在兩個測試之間，Flipside、DuneV2和Footprint沒有新的輸出。他們很可能會分區塊上傳數據，這意味著根據你的查詢時間，結果可能會有很大的差異。連接速度

為了測試連接速度，我查詢了區塊15833400和15833500之間的所有區塊，并連接了這些區塊中的所有交易。對于所有的平臺，我記錄了它所花費的時間和返回的區塊行數。

Transpose是最快的查詢，然而，輸出被限制。排在第二的BigQuery顯然是最快的，其次是Flipside，然后是DuneV2。Footprint沒有區塊表格，所以我無法測試查詢。DuneV1到V2進行了改進，但Flipside在性能上仍然超過了他們。支持的鏈數

雖然這不是一個性能指標，但支持的鏈的數量也是使用分析平臺的用戶對象以及使用原因的主要驅動因素。我使用下面來自@primo_data的圖表來查看誰支持的鏈最多。Transpose沒有出現在原始推文中，它們目前只支持以太坊和Polygon。根據上表，以下平臺支持的鏈最多，依次為：Footprint、Flipside、BigQuery、Dune和Transpose。

總結

在整個分析過程中，各平臺都非常不同。考慮到不同的界面、優先級和性能的可變性，對于我理想的分析工具，我得出以下結論：共享分析結果：如果你的目標是分享分析結果，Dune無疑是你的最佳選擇。雖然沒有量化衡量，但他們的儀表盤工具比其他工具更好、更流暢。圍繞Dune的社區將其定位為合成和分享鏈上分析的首選平臺。性能：在連接速度和數據分析兩方面進行評估時，Flipside始終優于Dune。盡管Flipside在BigQuery的競爭中表現不佳，但Flipside支持智能合約的鏈和加密原生表格的龐大列表領先他人，Flipside將繼續優先維護和共享以加密為重點的表格。如果傾向快速運行的查詢速度，那么Flipside是你的不二選擇。鏈延遲：盡管Transpose是新晉選手，而且只在以太坊上，但Transpose確實讓我震驚，因為它們從鏈中收集最新數據的速度之快。如果你是一個需要最新數據進行任何報告或可視化的builder，那么應該嘗試一下Transpose。多鏈：Footprint和Flipsite可訪問更多的鏈。如果你要優先查看更多的鏈，那么Flipside或Footprint應該可以滿足你的要求。幾乎所有你關心的鏈都被他們覆蓋了。隨著加密數據深度的不斷增長，我們可能會繼續看到新的參與者帶著自己獨特的用例和性能進入這個領域。在此之前需要注意的是，每個平臺都有自己的學習曲線，對于90%的愛好者來說，使用你最熟悉的平臺是最好的選擇。相關閱讀

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